Una nueva estimación del índice del costo de vida, Argentina 1912-1932
Bibliographic record
Abstract
Al ser concebidas como reflejos o aproximaciones a la realidad, las estadísticas ayudan a comprender hechos porque objetivan fenómenos. Esta idea se basa en la premisa de que las herramientas estadísticas son hechos incontestables y apolíticos. Sin embargo, la cuantificación y sus resultados no son objetivos. Para determinar el fenómeno a medir y el objetivo de la cuantificación primero se necesitan definiciones. Por lo tanto, las estadísticas están sujetas a debates en torno a sus métodos, interpretación y uso. Utilizando la primera estimación del índice de costo de vida (ICV) argentino y siguiendo la metodología de de-construcción/construcción/re-construcción de estadísticas, este artículo estudia cómo se generan las mismas. En la fase de de-construcción, el trabajo analiza varios informes para determinar cómo se estimó dicho ICV, elaborado por Alejandro Bunge. La etapa de construcción analiza la metodología del índice y determina los problemas del mismo, que son consecuencia de las suposiciones y los métodos utilizados, en base a los datos disponibles en ese entonces. Por último, el ICV se re-construye corrigiendo sus principales problemas, utilizando la información disponible para Bunge, con el fin de demostrar cómo diferentes supuestos resultan en diferentes series. Por ello, se genera una nueva estimación del ICV para el período 1912-1932.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".