If tomorrow never comes…

Se o amor é como um grão Morre e nasce trigo Vive e morre pão

No ano que vem serão 30 anos que a saudade dele segue doendo em mim... youtu.be/MiV8GarcHHo?...

A tua boca…

Precisamos de mais música nesta vida…

Comprei um violão… (Não devia, mas…)

A vida… essa vida… tem uns dias que vou te contar…

A galera está discutindo a origem no Latim da expressão “puta que o pariu” 🤪

🕊️Morre, aos 79 anos, o advogado Sérgio Bermudes Entre os casos de maior destaque em sua trajetória está a defesa de Clarice Herzog, viúva do jornalista Vladimir Herzog, morto pela ditadura militar em 1975 www.correiobraziliense.com.br/brasil/2025/...

Love doesn't just sit there, like a stone, it has to be made, like bread; remade all the time, made new.

O Tommy Emmanuel é uma força da natureza… youtu.be/sV1e-iSo5As?...

Rush vai voltar 😀😀😀😀😀😀😀😀😀

Always… open.spotify.com/track/39CFOv...

Comprei uma gaita para o blues

Só a música para salvar a gente…

Happiness is a warm amp

Bonjour ☕️

Desse jeito

Às vezes eu quero parar e descansar e dormir, mas as inquietudes da alma não deixam… 🤷‍♂️

Mas a curiosidade…

Pensa num dia bom ❤️

Eu com 4 adolescentes em Fortaleza e eles obviamente querem ir para o shopping 🤷‍♂️

Os Fremen quando a areia começa a tremer

Gente, não se levem tão a sério…

Eu não sei usar o Instagram 😬

Conversa entre os moleques no café: “se an academia de letras é onde as letras vão para ficar fortinhas, qual a letra mais malhada?”

Eu vejo umas notícias e só fico lembrando essa do John Prine: open.spotify.com/track/3SoIk5...

Eu não gosto de frio…

“ … Eu nunca quis tê-la ao meu lado Num fim de semana Um chopp gelado Em Copacabana Andar pela praia Até o Leblon …”

Sim #bajo10584

Ontem apareceu um vídeo de PMs paulistas queimando cruzes e fazendo saudação nazista, hoje mais conhecida como "gesto do Musk". Se não era clipe de Rage Against the Machine, estamos em plena era da pós-vergonha, estágio seguinte da pós-verdade levada ao paroxismo.

São demais os perigos desta vida… open.spotify.com/album/0GdX8X...

Vocês estão acordados?

Chove muito em Brasília…

Hoy lanzamos en la Universidad de los Andes el portal web de Sistemas de Algoritmos Públicos. Podrán explorar tres repositorios con: 1️⃣ +700 Sistemas de IA en el sector público de ALC 2️⃣ +300 Regulaciones y proyectos de regulaciones en ALC 3️⃣ +300 Sistemas de toma automatizada de decisiones en Colombia

pra quem curte: em 5 minutos começa a temporada 2025 da OSESP com Strauss e a Quinta de Mahler! www.youtube.com/watch?v=slmD...

É... open.spotify.com/playlist/3tT...

The paper is full of descriptives and I hope you check it out. The author list is very long and I won't even attempt to tag everyone, but please do tag yourself on this thread if you're an author. Big thanks to the Sloan foundation for funding.

Other things don't matter at all - researcher background or experience, for example. We also had a peer review element that seemed to have no effect whatsoever on later stages of research!

The thing that moves the needle is cleaning everyone's data, which leads to a narrowing in the effect distribution, even as modeling choices continue to differ. This makes sense - we don't teach or discuss standardized/best data-cleaning practices. So there's big variance in how we do it.

As we add more restrictions, things get interesting. Forcing a shared research design actually leads to *less* agreement on effect size (although more on sample size). This is partially driven by improper adherence to the specified research design.

What happens? We find huge differences in the methods used, including just how big the sample sizes of "eligible people" are. But compared to other many-analyst projects, variation in the actual effects is fairly small - an IQR of just 3.1pp in the effect size, although there are outliers.

We have researchers estimate the impact of DACA on employment rates for those eligible for DACA. At first they can do it however they like. Second they have to use a shared research design. Third it's a shared design AND we clean your data for you.

In general, we're all aware that when we perform research, there are a zillion decisions to make. Sometimes there's a right and a wrong way to do things. Sometimes it's more arbitrary. No shocker that we have "researcher degrees of freedom." But in econ, which of those DOFs are important?

After a long wait, the working paper for the Many-Economists Project: The Sources of Researcher Variation in Economics. We had 146 teams perform the same research three times, each time with less freedom. What source of freedom leads to different choices and results? papers.ssrn.com/sol3/papers....