MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1569513018 · doi:10.3917/redp.151.0129

Paradoxe de Deaton ethabitudes de consommation

2005· article· fr· W1569513018 on OpenAlexaboutno aff
Sandrine Lardic, Valérie Mignon

Bibliographic record

VenueRevue d économie politique · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicWine Industry and Tourism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans le cadre du modèle de revenu permanent avec anticipations rationnelles, les variations de la consommation sont plus importantes que celles du revenu. Cette implication du modèle théorique semble cependant difficilement s’accorder avec l’observation empirique mettant en évidence un excès de lissage de la consommation par rapport au revenu. Un tel phénomène est connu sous le nom de paradoxe de Deaton. L’objet de notre article est d’appréhender de manière détaillée ce paradoxe en retenant une approche en termes de mémoire longue (voir aussi Diebold et Rudebusch [1991]). Une telle démarche présente un double intérêt. Elle nous permet en premier lieu de spécifier de manière plus fine la dynamique sous-jacente au revenu des ménages. Cet aspect est fondamental dans la mesure où la mise en évidence empirique du paradoxe de Deaton dépend de façon cruciale du processus générant le revenu. En second lieu, l’approche en termes de mémoire longue nous permet d’établir un lien entre le paradoxe de Deaton et la formation d’habitudes de consommation. Les résultats que nous obtenons suggèrent que le paradoxe de Deaton découle uniquement d’une mauvaise spécification du processus de revenu en Allemagne et au Canada alors qu’il semble être présent en France, au Royaume-Uni et aux États-Unis. En outre, cet excès de lissage de la consommation par rapport au revenu semble résulter de la formation d’habitudes de consommation en France et aux États-Unis.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.836
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2005
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue d économie politiqueSame topicWine Industry and TourismFrench-language works237,207