(Rutgers University and NBER)
Notice bibliographique
Résumé
For helpful research assistance we thank Yoichi Otsubo“In attempting to speak on the subject of banking in Canada, I cannot avoid comparison with this great country where banking systems are being keenly discussed, and where it is admitted that changes, perhaps of a radical nature, are necessary. …. I do not wish to be understood as asserting that the points of superiority in our system could be adopted here. For over half a century, banking in the United States has been following lines of development opposed in many respects to the Canadian system, and it may well be that no matter how desirable, it is too late to adopt our practices. [emphasis added]” George Walker. President, Canadian Bank of Commerce, JCBA, 1893 In the fall of 2008, a financial crisis engulfed the banking systems of the United States and many large European economies. Canada was a notable exception. In the US the crisis was characterized by bank failures and government bank bailouts (nationalizations/equity injections) and was the precursor to a recession that has been the worst since the 1930s. Indeed it was widely suggested that the US teetered on the edge of a second Great Depression. In Canada,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,410 | 0,292 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».