The Growing Economic Specialization of Cities: Disentangling Industrial and Functional Dimensions in the <scp>C</scp>anadian Urban System, 1971–2006
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Decreasing spatial transaction and trade costs have given rise to growing economic specialization of cities. While most studies focus on industries as the primary manifestation of urban specialization, a growing body of literature examines occupational functions, i.e., activities and tasks performed within a given industry or firm. This paper explores how the two dimensions (industries and functions) interact across the urban system and their relative importance over time. Is there a trend toward increasing functional specialization in the Canadian urban system? How much of this phenomenon is attributable to spatial shifts in regional industrial structures as opposed to spatial divisions within industries? The paper uses a unique data set drawn from Statistics Canada Census microdata files between 1971 and 2006. Based on the employed population, the data are spatially organized and cross‐tabulated over industries and occupational groups. A decomposition methodology is used to compare the relative weights of industry and regional (functional) effects in accounting for the changing spatial division of functions across Canadian urban areas. Clear patterns of increasing functional specialization are found within the Canadian urban system. Regional effects are generally greater than industry effects, suggesting that spatial divisions of functions (spatial shifts within industries) are progressing more rapidly than regional shifts in industrial structure.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».