The Offshoring Strategies of US Multinational Corporations Operating in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Using Confidential Data on 1300 U.S.-based multinational corporations (MNCs), we examine whether MNCs that moved jobs out of Canada between 1983 and 2003 systematically moved the jobs elsewhere within the MNC. We also look at whether trends in the movement of jobs within MNCs differ for manufacturing and service industries. We find no evidence of systematic offshoring of Canadian jobs by U.S. MNCs: those that increase (shrink) employment in Canada tend to exhibit the same pattern elsewhere within the firm. We do find, however, that the sectors with the fastest job growth by U.S. MNCs in Canada are those with the lowest median real wages. Similarly, we find that the relative importance of U.S. MNCs’ Canadian operations seems to decline over the 20-year time window. U.S. MNC employment in Canada, relative to employment in other foreign countries, drops from 27.6 percent of total foreign employment in 1983–1985 to 21.6 percent in 2001–2003. This change in relative employment does not appear to be the result of job cuts in Canada but of U.S. MNCs’ choosing to grow — including high-paying jobs — in countries other than Canada.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».