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Enregistrement W2008873309 · doi:10.1111/1541-0064.t01-1-00002

The changing geography of the Canadian manufacturing sector in metropolitan and rural regions, 1976–1997

2003· article· en· W2008873309 sur OpenAlexaffvenueabout
W. Mark Brown, John R. Baldwin

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaUrban hierarchyEconomic geographyRural areaGeographyManufacturing sectorManufacturingHierarchyDemographic economicsEconomic growthBusinessLabour economicsEconomicsPolitical sciencePopulationDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper documents the changing geography of the Canadian manufacturing sector over a 22‐year period (1976–1997). It does so by looking at the shifts in employment and differences in production worker wages across different levels of the rural/urban hierarchy—central cities, adjacent suburbs, medium and small cities and rural areas. The analysis demonstrates that the most dramatic shifts in manufacturing employment were from the central cities of large metropolitan regions to their suburbs. Paralleling trends in the United States, rural regions of Canada have increased their share of manufacturing employment. Rising rural employment shares were due to declining employment shares of small cities and, to a lesser degree, large urban regions. Increasing rural employment was particularly prominent in Quebec, where employment shifted away from the Montreal region. The changing fortunes of rural and urban areas were not the result of across‐the‐board shifts in manufacturing employment, but were the net outcome of differing locational patterns across industries. In contrast to the situation in the United States, wages in Canada do not consistently decline, moving down the rural/urban hierarchy from the largest cities to the most rural parts of the country. Only after controlling for the types of manufacturing industries found in rural and urban regions is it apparent that wages decline with the size of place.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,156 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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