Symposium on Future Productivity Growth in Canada: An Introduction
Notice bibliographique
Résumé
In this introduction, Andrew Sharpe provides the context for the Symposium on Future Productivity Growth in Canada, a panel organized by the CSLS at the Canadian Economics Association Meetings, June 2003 at Carleton University. He provides a context for the presentations by highlighting certain issues related to the topic not directly addressed in the symposium. Total hours worked is a more accurate measure of labour input than persons employed, so that when data on hours are available, an hours-based aggregate labour productivity measure is preferable to a worker-based measure. An important reason for choosing the total economy as the appropriate measure of aggregate labour productivity is that the potential for real income gains is determined by economy-wide aggregate productivity increases, but the business sector accounts for only around three quarters of total economy output. Small increases in productivity over long time periods and the real income gains these generate have extremely favourable consequences for the affordability of social programs. Finally, while the contributors to the symposium reach a consensus of 2 per cent per year labour productivity growth in Canada over the next 25 years, there is no such consensus in the broader economics profession, with some forecasters alternatively predicting labour productivity growth as low as 1.6 per cent per year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».