NEW ESTIMATES OF MULTIFACTOR PRODUCTIVITY GROWTH FOR THE CANADIAN PROVINCES
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.
Notice bibliographique
Résumé
This article presents new estimates of multifactor productivity for the Canadian provinces for the 1997-2007 period. In contrast to earlier estimates, these estimates incorporate both changes in labour and capital composition or quality. Reflecting differences in labour productivity and capital productivity, multifactor productivity growth varies greatly by province. Newfoundland enjoyed the strongest multifactor productivity growth and Alberta the weakest. THE OBJECTIVE OF THIS ARTICLE is to present new estimates of multifactor productivity (MFP) or total factor productivity2 for the Canadian provinces. In contrast to previous estimates of MFP (e.g. CSLS, 2008), these esti-mates for the first time take account of changes in labour composition or quality and changes in capital composition or quality. The estimates have been prepared by Statistics Canada for the Centre for the Study of Living Standards (CSLS), which received financial support from Alberta Finance and Enterprise in producing this report. The estimates are posted on the CSLS website (www.csls.ca/data/mfp.asp) for free public access. This report is divided into three main sec-tions. The first section provides a brief overview of the methodologies and data sources used by Statistics Canada to construct the provincial multifactor productivity database. The third section presents the new estimates of labour productivity, capital productivity, multifactor productivity, labour composition or quality, and sources of growth by province. The third and final section concludes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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