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Enregistrement W2032613015 · doi:10.1111/j.1475-4991.2010.00392.x

OFFSHORING AND PRODUCTIVITY: A MICRO‐DATA ANALYSIS

2010· article· en· W2032613015 sur OpenAlexaffabout
Jianmin Tang, Henrique Do Livramento

Notice bibliographique

RevueReview of Income and Wealth · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffshoringProductivityBusinessForeign direct investmentDimension (graph theory)Industrial organizationInternational tradeProduction (economics)International businessInvestment (military)Survey data collectionEconomicsOutsourcingMarketingMicroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offshoring has become increasingly important for businesses, especially manufacturing firms, to compete in domestic and international markets. This paper empirically studies the association between offshoring, productivity, and plant characteristics by focusing on the geographical dimension of plants' business activities. Using data from Statistics Canada's Survey of Innovation 2005 and Annual Surveys of Manufacturers, we show that material offshoring is strongly associated with firms' outward‐oriented business activities (including foreign operation, investing in foreign M&E, and exporting), even after controlling for geographic advantages and industry‐ and plant‐specific effects. For R&D offshoring, we find that it is mainly associated with investment in foreign M&E. In addition, this paper shows that material offshoring is positively associated with productivity and that the association is significantly larger for material offshoring to Asia Pacific countries than for material offshoring to the U.S. and other locations.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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