Une méta-analyse de l’évaluation économique des dommages sanitaires attribués à la pollution atmosphérique
Bibliographic record
Abstract
La monétarisation des externalités environnementales s’est considérablement développée ces dernières années. Dans le domaine de l’évaluation des dommages sanitaires attribués à la pollution atmosphérique, diverses méthodes ont été employées. À partir de l’ensemble des résultats, il est intéressant d’essayer d’établir une relation entre valeur obtenue et méthode utilisée. La méta-analyse s’est d’abord développée dans les sciences médicales et commence à connaître des applications en économie. Il s’agit d’une méthode utilisée pour résumer, évaluer et analyser les résultats de la littérature empirique existante qui peut se révéler un bon complément d’une revue de littérature traditionnelle. L’objectif de cet article est d’appliquer cette méthode à l’évaluation des dommages environnementaux et sanitaires attribués à la pollution atmosphérique afin de mieux comprendre l’influence des contraintes d’application et des caractéristiques d’évaluation sur les estimations obtenues.
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 | 0.057 | 0.136 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.009 | 0.026 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".