Notice bibliographique
Résumé
plans for financial services legislative renewal, the rest of us ought to spare a thought for the government’s languishing “productivity agenda. “ Could the white paper set the stage for action on productivity in Finance Minister Jim Flaherty’s own bailiwick? It should, because smartly delivered financial intermediation is extraordinarily important to our economy and a vital policy goal. Growing productivity, or the value of output per hour of work, is key to rising wages and living standards; hence the past decade’s languid productivity performance partly explains slow growth in Canadians ’ incomes and household spending.1 While Canada’s persistently strong labour market is good news, growth in real output per hour has been slow compared to other developed countries, with our performance over the years 2000 to 2004 putting us at 24th of 29 OECD countries. Both total output and Canadian incomes have increased at a resolutely middling pace (Table 1).2 Against that lackluster backdrop, the 2005 figures provide a few surprises, including an unpleasant one from the financial services sector. Some sectors are looking strong on the productivity front — manufacturing recorded its sixth consecutive quarter of labour productivity growth running above 4 percent. However, the broad financial services sector showed a surprisingly weak result, with its fifth consecutive quarter of declining labour productivity (Figure 1).3 If financial sector productivity had kept pace with the rest of the economy in 2005, the headline growth rate would have been about 0.2 percentage points higher on e-briefC.D. Howe InstituteInstitut C.D. Howe
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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 | 0,020 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,007 |
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 ».