Prévision conditionnelle dans un cadre riche en données
Bibliographic record
Abstract
La prévision économique est une branche de la macroéconomie qui occupe une place importante. Ce travail se penche sur la prévision conditionnelle dans un cadre riche en données. De façon plus spécifique, ce travail nous permet de quantifier les effets de l’incertitude macroéconomique et de certains scénarios alternatifs conjoints ou séparés sur les sentiers de variables économiques du Canada. Pour cela, un modèle FAVAR a été construit et estimé. Selon l’analyse de nos résultats, on remarque qu’une baisse graduelle et rapide du niveau d’incertitude et du taux de chômage permet d’avoir une reprise assez rapide de l’économie canadienne. En plus de cela, le maintien du taux d’utilisation des capacités à un niveau élevé permet de faciliter le retour rapide des variables comme la production, la consommation, l’investissement et l’emploi à leur niveau d’avant la COVID-19. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : incertitude macroéconomique, prévisions conditionnelles, reprise économique, FAVAR, analyse par composantes principales (APC), COVID-19
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 | 0.033 | 0.106 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".