Dimension Reduction and Model Averaging for Estimation of Artists' Age-Valuation Profiles
Bibliographic record
Abstract
Dans des modèles de régression hédonique de l'évaluation des oeuvres d'art, on trouve souvent que la valeur explicative de l'âge de l'artiste lors de la création d'une oeuvre (ou d'une variable indicatrice des périodes de sa carrière) est très significative. La plupart des études préalables estiment des modèles où sont mis ensemble plusieurs artistes. Bien qu'il soit intéressant d'estimer de tels modèles pour des artistes individuels, les échantillons disponibles sont d'habitude de taille insuffisante en considérant le grand nombre de toutes les autres variables explicatives qu'on voudrait aussi inclure dans la régression. Dans ce papier, on adresse ce problème de degrés de liberté insuffisants en se servant de deux méthodes statistiques (moyenne de modèles et réduction de dimension) afin d'incorporer de l'information contenue dans un nombre possiblement grand de variables explicatives nous permettant l'estimation avec un petit échantillon. On trouve que les profils « âge-prix » des peintres individuels sont souvent considérablement différents de ceux estimés pour un groupe de peintres rassemblés, suggérant que l'application de nos méthodes dans des régressions hédoniques pourrait fournir de meilleures prévisions de prix réalisés dans des ventes aux enchères.
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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 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) | 0.000 | 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 teacher head, 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".