Bibliographic record
Abstract
La capacità di proporre previsioni credibili in queste condizioni è ovviamente pari a zero. Sia che i modelli utilizzati siano inadatti alla descrizione del sistema, sia che prevalga la volontà politica di costruire sce-nari ottimistici anche quando le condizioni appaiono avverse, sta di fatto che quando l’Ocse (giugno 1993) mise a confronto le previsioni elaborate dai suoi esperti per il periodo 1987-1992 con quelle dei sapientoni del Fondo monetario internazionale, nonché con le stime dei governi degli Stati Uniti, del Giappone, della Germania, Francia, Italia e Canada, la conclusione scorata che ne dovette trarre fu che erano tutte profondamente errate [cfr. Ocse, 1993]. Due anni dopo, una società di consulenza “indipendente”, la London Economics, confrontò l’esattezza delle valutazioni elaborate da oltre 30 tra i maggiori gruppi britannici impegnati nel settore delle previsioni economiche, tra cui il Ministero del Tesoro, il National Institute, la London Business School; fu un esperto di quest’ultimo istituto a riassumere, sul Financial Times, i risultati del confronto: “... quanto affermano gli specialisti è quasi sempre sbagliato. Le loro valutazioni concordi non hanno previsto nessuno degli sviluppi economici più importanti degli ultimi sette anni” [John Kay, Crack in the crystal ball, in Financial times, 29.9.1995]. [...]
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.168 | 0.042 |
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".