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Enregistrement W7111706304

Construction de l'indicateur de l'activité financière du Canada

2025· other· fr· W7111706304 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction system (computer science)Context (archaeology)Production (economics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objet de ce mémoire consiste à construire un indicateur d’activité financière du Canada (IAFC). Cet indicateur décrit la performance du système financier. En effet, l’indicateur construit à partir d’un modèle à facteur dynamique, inspiré de celui établi par Brave et Butters (2011) de la Banque fédérale de Chicago, retrace bien les périodes d’instabilité financière et de crise de l’économie canadienne. IAFC est mis au point à partir d’une base de données multi-fréquentielle, couvrant la période de 1971 à 2023. Cette base des données comporte soixante-quatorze indicateurs financiers mesurant non seulement le risque, le crédit, mais aussi la capacité de financement de l’économie à travers les variables mesurant le levier financier. Il en résulte que le marché de l’immobilier et le marché financier sont les principales sources de l’activité financière au Canada. En outre, les conditions financières aux États-Unis influencent lourdement le marché financier au Canada. Les résultats de l’examen du pouvoir prédictif des indicateurs s’avère fructueux pour les prévisions de la production industrielle réelle, de l’emploi et de l’inflation en glissement annuel. L’information financière contenue dans l’indicateur de l’activité financière améliore bien les prévisions de la production industrielle, de l’emploi et de l’inflation aux horizons de 1, 3, 6 et 12 mois. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Données multi-fréquentielles, Modèle à facteurs dynamiques, Prévision en échantillon, instabilité financière, Modèle ARDL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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