Bibliographic record
Abstract
Pour avoir mal ou pas du tout prévu la crise de 2007, les économistes se trouvent aujourd’hui en position d’accusés. Il est donc urgent et nécessaire d’examiner lucidement la façon de concevoir la prévision économique. Nous identifions ce que doivent être, selon nous, les principes épistémologiques d’une pratique prévisionnelle consciente de ses propres limites et ouverte sur le monde et sur les autres disciplines, à partir de l’instruction de trois questions : (i) quels sont la nature et le statut des énoncés « prévisionnels »?, (ii) quelle est la validité des énoncés sur le futur? et (iii) quelles sont les relations entre science et prévision? Nous insistons, dans cet examen, sur le caractère conjecturel des énoncés prévisionnels. Nous concluons en plaidant pour une conception sémiologique de la prévision économique et sur la pertinence du paradigme de l’indice.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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 teacher head, 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".