L’estimation de modèles avec changements structurels multiples
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
Cette étude considère le problème de l’estimation de modèles de régressions linéaires avec changements structurels multiples. Nous passons en revue la classe de modèles analysée par Bai et Perron (1996) et certains de leurs résultats asymptotiques. Nous discutons plus en détail un algorithme de calcul, basé sur les principes de la programmation dynamique, qui permet d’obtenir des estimations de façon très efficace même si le nombre de points de rupture est élevé. Ensuite, nous discutons du problème d’estimation de ce nombre de changements via certains critères d’information. Des résultats de simulations sont présentés pour illustrer les mérites et les défauts de ces procédures. Finalement, certains résultats empiriques mettent en évidence l’importance pratique de nos résultats.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it