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Enregistrement W2057231621 · doi:10.1108/eum0000000005467

Human capital and regional convergence in Canada

2001· article· en· W2057231621 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman capitalEconomicsPer capita incomePer capitaDemographic economicsConvergence (economics)Physical capitalLabour economicsPopulationMacroeconomicsEconomic growthDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proposes an empirical analysis of regional convergence in Canada based on the growth model of Barro et al. In an open economy with perfect capital mobility, if domestic residents cannot borrow abroad with human capital as collateral, the dynamics of human capital accumulation is the driving force of per capita income growth. Empirical results indicate that, as predicted by the theoretical model, various indicators of the stock of human capital did converge at the same speed as per capita income during the 1951‐1996 period. A substantial part of the relative growth of per capita income indicators across Canadian provinces since the early 1950s could be explained by the convergence process of human capital indicators based on the percentage of the population, both sexes and males, who have at least a university degree. The estimates of the human capital share in national income based on those indicators are in the neighbourhood of 0.5, a number consistent with other measures of the implicit income share of human capital. The convergence speed of per capita income at the regional level might have been two to three times faster, if all persons had invested in education at the same rate as the young.

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.

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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,822

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,180 · 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