L’économétrie dans l’élaboration théorique et l’étude des politiques
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les procédures économétriques ont été progressivement conçues et étudiées en vue d’applications nombreuses et variées. À travers deux grands types d’applications : la construction des théories économiques et la préparation ou l’évaluation des politiques économiques, nous dégageons les traits les plus significatifs des contributions à attendre de l’économétrie. Tout d’abord nous envisageons ce que nous ferions sans l’économétrie. Deuxièmement nous nous demandons de quelle manière l’économétrie intervient pour faire progresser la connaissance scientifique positive en abordant l’agrégation des lois de comportement et les lois d’ajustement pour les modèles et l’analyse de données. Troisièmement nous examinons les conditions de conduite et d’utilisation des investigations empiriques nécessaires à la préparation d’une politique. Dans ce cadre nous portons un regard critique sur les modèles macro-économiques et nous nous arrêtons aux problèmes liés aux prévisions à court terme et à l’expertise en matière de politique macro-économique.
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.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it