L'intensite du capital au Canada et aux Etats-Unis, 1987 a 2003
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.
Notice bibliographique
Résumé
Les données officielles produites par les organismes statistiques ne sont pas toujours idéales aux fins de comparaisons entre pays en raison de différences relatives aux sources de données et de la méthodologie. Les analystes qui procèdent à des comparaisons entre pays doivent choisir avec soin entre plusieurs options et parfois adapter les données à leurs propres fins. Dans le présent document, nous élaborons des estimations comparables du stock de capital pour examiner l'intensité relative du capital au Canada et aux États Unis. À cette fin, nous appliquons des taux de dépréciation communs aux actifs du Canada et des États-Unis pour produire des estimations comparables du stock de capital selon la catégorie d'actifs et selon l'industrie dans les deux pays. Après application de taux de dépréciation communs, nous concluons que l'intensité du capital est plus forte dans le secteur canadien des entreprises que dans le secteur des entreprises aux États-Unis. Il s'agit du résultat net de ratios assez différents au niveau des actifs individuels. L'intensité des actifs d'infrastructure de génie par dollar de produit intérieur brut produit est plus forte au Canada. L'intensité des actifs des machines et du matériel (M et M) liés aux technologies de l'information et des communications (TIC) est plus faible au Canada. L'intensité des actifs des M et M non TIC et des bâtiments est semblable dans les deux pays. Toutefois, ces résultats ne tiennent pas compte du fait que les différentes intensités du capital selon les actifs au Canada et aux États-Unis peuvent provenir d'une structure industrielle différente. Lorsque les actifs et la structure industrielle sont pris en compte, la situation globale est un peu
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle