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Enregistrement W1510260851 · doi:10.1111/grow.12064

Resource Curse and Regional Development: Does <scp>D</scp>utch <scp>D</scp>isease Apply to Local Economies? Evidence from <scp>C</scp>anada

2014· article· en· W1510260851 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Institut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésResource curseResource (disambiguation)EconomicsPopulationNatural resourceNatural resource economicsEcologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Looking at 135 Canadian urban areas over a 35‐year period (1971–2006), the paper examines the relationship between initial specialisation (using employment) in resource industries and various growth indicators via a mix of descriptive statistics and econometric modelling. The paper differentiates between two resources sectors: resource extraction (mining, logging, etc.); primary resource transformation (paper mills, foundries, smelters, etc.). The evidence for a “resource curse” is mixed. Resource transformation industries are found to be associated with slower population growth, also depressing growth in college‐educated cohorts. However, no such relationship is found for resource extraction . We find no evidence for a durable D utch D isease wage effect. Wages fluctuate in response to resource demand as do working‐age populations. Many relationships hold only for the short run. In the end, we argue, the impact of resource specialisation depends on the particular resource and type of industry it spawns, as well as location. There is no generalisable resource curse, valid for all resources and all places.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle