Notice bibliographique
Résumé
If you take a course in environmental economics, you are likely to be dazzled with fancy graphs using isoquants, budget constraints, and even social welfare functions.From these fancy tools, F. Bator went so far as to determine a "bliss point," suggesting that these tools could take society to its maximum level of well-being.I still have the book from which these graphs were taken and I can still remember distinctly sitting through this lecture and just thinking, can you believe it?I am going to learn how to take society to its bliss point!This type of analysis illustrates the way economists often approach problems, namely using marginal analysis to maximize some value subject to opportunity cost constraints.From this analysis follows one of the main tenets of economics: if the marginal benefits are greater than the marginal cost, do it.We economists think this marginal analysis is a pretty powerful way of thinking about the world.In determining how clean the air should be, we need to know what the additional benefits of clean air are, what the additional costs of clean air are, and as long as the additional benefits exceed the additional cost then clean it up.If you want to know whether to save an endangered species, the answer is the same: if the marginal benefits exceed the marginal costs, save it.Let us apply this to the issue of wolf reintroduction into Yellowstone National Park.A few years ago, during the Clinton administration, Bruce Babbitt, then Secretary of the Interior, released a few Canadian timber wolves in Yellowstone with the idea that wolves were an important missing link in the ecosystem.If you asked an economist about whether we should do this and, if so, how many wolves
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».