An Analysis of the Canada-U.S. ICT Investment Gap: An Update to 2013
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s productivity performance reflects in large part our innovation record, both in terms of business sector R&D and information and communications technology (ICT) investment. The objective of this report is to examine the country’s ICT investment performance since 2000. The key finding is that, since the 2008 peak, business sector ICT investment in Canada has performed poorly, both relative to the Canadian non-business sector and to the business sector in the United States. By 2013, four years after the 2009 recession, nominal ICT investment in the business sector in Canada had failed to regain the 2008 level, falling on average 1.0 per cent per year over the 2008-2013 period. In contrast, despite government belttightening, nominal investment in the non-business sector in Canada advanced at a 2.0 per cent average annual rate. Equally, the United States, which experienced a more severe downturn than Canada, saw business sector nominal ICT investment grow at a 1.5 per cent average annual rate between 2008 and 2013. The fall in nominal ICT investment in Canada, combined with the increase in the United States, resulted in an 8.5 percentage point fall in the ICT investment per worker in Canada from 59.6 per cent of that of the US business sector in 2008 to 51.1 per cent in 2013. More research is needed to understand the reasons for the weak post-2008 ICT investment performance of Canada’s business sector.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».