Bibliographic record
Abstract
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".