Antidumping and countervailing duties in a Western Hemispheric free trade agreement

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Statistically reinforced machine learning for nonlinear patterns and variable interactions

Most statistical models assume linearity and few variable interactions, even though real‐world ecological patterns often result from nonlinear and highly interactive processes. We here introduce a set of novel empirical modeling techniques which can address this mismatch: statistically reinforced machine learning. We demonstrate the behaviors of three techniques (conditional inference tree, model‐based tree, and permutation‐based random forest) by analyzing an artificially generated example dataset that contains patterns based on nonlinearity and variable interactions. The results show the potential of statistically reinforced machine learning algorithms to detect nonlinear relationships and higher‐order interactions. Estimation reliability for any technique, however, depended on sample size. The applications of statistically reinforced machine learning approaches would be particularly beneficial for investigating (1) novel patterns for which shapes cannot be assumed a priori, (2) higher‐order interactions which are often overlooked in parametric statistics, (3) context dependency where patterns change depending on other conditions, (4) significance and effect sizes of variables while taking nonlinearity and variable interactions into account, and (5) a hypothesis using parametric statistics after identifying patterns using statistically reinforced machine learning techniques

Attitudes on Pollution and Growth in Hamilton, or “There's an awful lot of talk these days about ecology”

On analyse dans cet article les attitudes du public envers la pollution et la croissance économique, en prêtant une attention particulière ` l'ampleur du soutien que le public accorde aux mesures anti-pollution et à sa volonté de réduire la pollution même si c'est au prix de certains sacrifices. Les données proviennent d'un échantillon au hasard composé de 685 résidents de la ville de Hamilton, en Ontario. Selon les conclusions générates qui s'en dégagent, l'opinion publique est fortement favorable à une augmentation de la croissance économique, tout en s'inquiétant du problème de la pollution. L'analyse montre que ces deux attitudes sont contraires et que l'opinion pourrait bien se diviser un jour au sujet de la croissance et de la pollution.Les attitudes envers la pollution conduisent généralement à favoriser des mesures anti-pollution, même si les individus doivent en subir les coûts et les inconvénients. Les attitudes envers la croissance conduisent à préférer des mesures opposées. Par exemple, les personnes qui estiment que la pollution est le principal problème de la ville ont tendance à vouloir interdire la circulation des automobiles dans le centre-ville, tandis que celles qui sont plutôt favorables à un développement industriel accéléré s'opposent à cette mesure. Il y a toutefois une exception : les personnes qui sont favorables à la croissance acceptent plus ou moins de payer le prix de la lutte à la pollution. Cela suggère que les mesures anti-pollution qui consistent à imposer des coûts aux individus sont probablement mieux acceptées par les électeurs que celles qui tendent à ralentir le taux de croissance économique ou à modifier les modes de vie économique.Enfin, les données semblent indiquer que les attitudes anti-pollution ont une base fragile, surtout lorsqu'elles viennent en conflit avec les attitudes envers la croissance économique. Les données montrent aussi que le sentiment anti-pollution se manifeste moins à l'occasion d'un problème réel (par exemple, l'expansion de l'airoport d'Hamilton) qu'à l'occasion d'un problème artificiel, et que ce sentiment se rencontre surtout chez des gens qui sont moins aux prises que d'autres avec les problèmes de la pollution.</jats:p