Bibliographic record
Abstract
Dans la présente étude, nous examinons la performance de l’économie irlandaise au moyen d’un cadre comptable de la croissance. Cette analyse vise à déterminer si une « nouvelle économie » s’est implantée en Irlande. Au niveau agrégé, la croissance de la productivité a augmenté considérablement ces dernières années. La productivité impressionnante de l’économie dans son ensemble est attribuable principalement aux secteurs industriels de l’économie. Une analyse désagrégée révèle que la forte croissance de la productivité dans l’ensemble du secteur de la fabrication est attribuable dans une large mesure aux technologies de pointe et plus particulièrement aux produits chimiques. Toutefois, une part importante du succès du secteur des technologies de pointe peut être attribuée à l’investissement des multinationales américaines en Irlande. La production élevée dans ce secteur s’explique par l’établissement de prix de transfert par ces entreprises et du rendement élevé de la recherche et développement. Ainsi, toute conclusion concernant l’implantation d’une « nouvelle économie » en Irlande est assez limitée, puisque les taux de croissance de la productivité dans le secteur des technologies de pointe sont faussés dans les données.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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.
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".