Death in the Industrial World: Plant Closures and Capital Retirement
Notice bibliographique
Résumé
Plant deaths arise from failure when firms exit an industry. Plant deaths are also associated with renewal when incumbent firms close down plants and modernize their production facilities and start-up new plants. The rate of plant deaths affects the amount of change that occurs in labour and capital markets. Plant deaths result in job losses and incur significant human costs as employees are forced to seek other work. The death process also gives rise to capital losses - to the loss of earlier investments that the industrial system had made in productive capacity. This paper makes use of the plant-death date to provide new information on the likely length of life of capital invested in plants. This paper measures the death rate over a forty year period for new plants in the Canadian manufacturing sector. It develops a profile of the death rate for entrants as they age. On average, 14% of new plants die in their first year. Over half of new plants die by the age of six. By the age of 15, less than 20% are still alive. As a result, manufacturing plants have relatively short lives. The average new plant lives only nine years (17 years if the average is employment-weighted). These rates vary by industry. The longest length of life (13 years) can be found in two industries -primary metals and paper and allied products. The shortest average length of life (less than 8 years) occurs in wood industries.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».