Assessing shifts in Canada's competitive exposure in its home markets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper's aim is to analyze changes in the relative importance of Canada as a supplier for its home markets; and, the rising importance of China versus other Canadian trading partners. Design/methodology/approach The market overlap measure (MOM) statistic, developed by Sawchuk and Yerger is used to analyze the Canadian home market shares for Canada and every other nation with sales in the Canadian market for each of 61 different NAIC sectors (56 at the four‐digit NAIC level and five at the three‐digit NAIC level). Findings The USA remains the most important foreign supplier to Canadian markets with a weighted average 23.6 percent market share as of 2003 (Canadian‐based production having a 63.0 percent market share). US market share, however, has been declining by nearly a percentage point per year since 2000. Approximately, half of the lost US' market share has been captured by Canadian‐based firms and approximately a quarter has been captured by Chinese production. China's growth in Canadian market share places it second behind only the USA in terms of Canadian‐based firms' home market competitive exposure. Research limitations/implications The work does not include an analysis of service sector trade flows due to inadequate data. Practical implications The MOM statistic is shown to be a useful diagnostic tool for analyzing the level of, trends in, and industries driving the competitive exposure a nation's firms have on sales in a specified market. Originality/value The MOM statistic is shown to yield better insights regarding the actual degree of competitive exposure than does the more commonly used similarity indices such as Finger‐Kreinen.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».