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Enregistrement W2489416979

The resilience of the Canadian textile industries and clusters to shocks, 2001-2013

2016· preprint· en· W2489416979 sur OpenAlexaboutno aff
Kristian Behrens, Brahim Boualam, Julien Martin

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic geographyPsychological resilienceProductivityResilience (materials science)Cluster (spacecraft)BusinessCluster analysisShock (circulatory)RevenueNatural resource economicsEconomicsEconomic growthComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding and assessing the role played by geographical clusters in the resilience of industries' and firms' to adverse economic shocks is important to inform policy and to devise regional development strategies. Yet, surprisingly little is known about that topic. This report aims to fill this gap. To this end, we first use recent microgeographic techniques to measure the degree of clustering in the Canadian textile and clothing (T&C) industry, and to detect geographical clusters of plants. We then dissect the changes in that industry (exit of plants, employment changes, productivity, industry switching, and geographical relocation) between 2001 and 2013. The T&C industry is geographically strongly clustered and subject to large industry-specific shocks (the end of the Multi Fibre Arrangement; mfa) during our study period, thus providing an ideal laboratory to examine the role of geographical clusters for resilience. We find a very limited impact of the initial level of clustering on subsequent changes in either industry-level employment, productivity, or revenue. Using detailed geocoded plant-level data, we further find that plants in clusters were more likely to exit than plants that were not part of a cluster and they downsized their employment more than non-clustered plants. These results suggest that clusters need not make industries or plants more resilient to adverse economic shocks. Furthermore, there is a composition effect of clusters. In the T&C industry, clusters contain larger plants that react to shocks by exiting or downsizing. In this respect, clusters were actually less resilient to shocks in the sense of providing local employment stability, which is usually the key concern for local policy makers. Plants in clusters were, however, more likely to switch into different industries following the end of the mfa. This suggests that being part of a cluster may help surviving plants to adapt in the event of a negative shock.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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