MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2352863286 · doi:10.1111/caje.12150

A model of firm heterogeneity in factor intensities and international trade

2015· article· en· W2352863286 sur OpenAlexvenueno aff
Julian Emami Namini, Giovanni Facchini, Ricardo A. López

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)EconomicsTotal factor productivityLiberalizationFree tradeLabour economicsInternational economicsSelection (genetic algorithm)ProductivityInternational tradeMarket economyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Empirical evidence suggests that exporters are, in addition to being more productive, significantly more skilled‐labour intensive than non‐exporters. In a setting that captures both these features, we show that the firm selection induced by trade liberalization works along two dimensions. First, export growth increases competition for skilled labour. This leads to the exit of some of the skilled‐labour intensive firms, while benefitting unskilled‐labour intensive ones. Second, within the group of firms with the same factor intensities, the reallocation of factors is towards the exporters. We show that the increased competition for skilled labour dampens the positive effect of trade liberalization on sector‐wide TFP and real income.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,004

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 Opus0,437
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique→Même sujetGlobal trade and economics→Travaux en français237 207→