The Canadian Manufacturing Sector, 2002-2008: Why Is It Called Dutch Disease?
Notice bibliographique
Résumé
High-profile complaints about so-called Dutch disease have led many to question if industry in some parts of the country is suffering due to the success of the natural resources sector in others. This paper considers changes in manufacturing employment from 2002- 2008, a time of increased commodity prices. At first glance, the figures appear alarming — Canada shed 328,000 manufacturing jobs during that period — but the decline wasn’t entirely commodity-driven. Canada is the sole G-7 country in which manufacturing is on par with what it was 40 years ago; manufacturing employment rose in the decade prior to the decline thanks to government austerity, which spurred monetary easing, making industry more export-competitive. Much of the contraction from 2002-2008 was a natural reaction to this unsustainable situation. Higher commodity prices in the same period actually had a benign — if not positive — effect on Canada’s manufacturing industry, notwithstanding the fall in employment. The manufacturing jobs that were lost were typically low paying, and were offset by the creation of betterpaying employment in other sectors. The available data on gross employment flows suggest that the disruptions associated with the shift of employment out of manufacturing were surprisingly small. The reduction in employment was largely achieved through attrition; layoff rates held steady while hiring rates fell. Moreover, the data are not consistent with fears that the manufacturing sector was hollowed out. Research and development activities held steady and investment in new technology continued to grow, leaving the manufacturing sector healthier in 2008 than it was in 2002.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».