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Enregistrement W2984553011

Croissance de la productivité multifactorielle ajustée en fonction de l’environnement dans le secteur de la fabrication au Canada

2019· article· fr· W2984553011 sur OpenAlexaboutno aff
Wulong Gu, Michael Willox, Jakir Hussain

Notice bibliographique

RevueDirection des études analytiques : documents de recherche · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Impact and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La nécessité de mesurer les produits souhaitables (les biens et services) ainsi que les produits non souhaitables (les émissions de gaz à effet de serre [GES] et les principaux contaminants atmosphériques [PCA]) issus de l’activité économique devient de plus en plus importante, tandis que la performance économique et la performance environnementale deviennent plus indissociables que jamais. Les mesures normalisées de la croissance de la productivité multifactorielle (PMF) donnent un aperçu des niveaux de vie à la hausse et du rendement des économies, mais elles pourraient être trompeuses si l’on tient compte uniquement des produits souhaitables. La présente étude fournit des estimations de la croissance de la productivité multifactorielle ajustée en fonction de l’environnement (PMFAE) au moyen d’une nouvelle base de données exhaustive. Cette base de données comprend des renseignements sur les émissions de GES et les PCA ainsi que sur les activités de production des fabricants canadiens. emier objectif). Nous constatons que la diversification des societes est de nature horizontale dans une proportion de plus de 80 %, qu'elle se produit entre des industries qui n'affichent pas de solides relations vendeur-acheteur. Cela laisse entendre, en general, que beaucoup d'entreprises poursuivent des strategies de diversification davantage pour repartir les risques auxquels elles sont confrontees et pour tirer profit d'actifs particuliers que pour accroitre leur efficacite verticale. La diversification des societes est aussi dans une proportion de 71 % a large spectre, ce qui represente un elargissement des activites des societes entre des groupes (d'industries) a deux chiffres (plutot qu'a l'interieur de ces groupes. Notre second objectif consiste a verifier si les tendances sur le plan de la diversification sont etroitement associees a certaines caracteristiques des industries. Nous examinons dans ce cas des facteurs au niveau des industries qui, suivant un postulat general, ont des consequences sur le degre de diversification (comme la croissance, la concentration et l'intensite d'utilisation des connaissances) au meme titre que d'autres variables concues pour evaluer si les structures de propriete diversifiees sont associees aux flux des echanges entre les industries. Notre analyse de regression fait appel a trois mesures empiriques de la diversification : premierement, l'ampleur de l'entropie totale (c'est-a-dire la diversification) a l'interieur d'une industrie, deuxiemement, l'entropie moyenne par entreprise et, finalement, le pourcentage d'entreprises dans une industrie qui se diversifient. A l'interieur de notre echantillon de 132 industries commerciales, la diversification totale est positivement associee a l'intensite des flux des echanges entre les industries. Par consequent, plus les liens vendeur-acheteur qu'une industrie a avec d'autres secteurs sont diversifies, plus l'on devrait constater que le degre de diversification des societes y est eleve. Cela fournit des elements prouvant que l'intensite des echanges entre les industries contribue grandement a expliquer le degre global de diversification des societes, lorsque ce degre est, a son tour, determine par i) le nombre d'entreprises diversifiees et ii) le degre moyen de diversification a l'interieur de ces

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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