Capital Intensity in Canada and the United States, 1987 to 2003
Notice bibliographique
Résumé
Official data from statistical agencies are not always ideal for cross-country comparisons because of differences in data sources and methodology. Analysts who engage in cross-country comparisons need to carefully choose among alternatives and sometimes adapt data especially for their purposes. This paper develops comparable capital stock estimates to examine the relative capital intensity of Canada and the United States. To do so, the paper applies common depreciation rates to Canadian and U.S. assets to come up with comparable capital stock estimates by assets and by industry between the two countries. Based on common depreciation rates, it finds that capital intensity is higher in the Canadian business sector than in the U.S. business sector. This is the net result of quite different ratios at the individual asset level. Canada has as higher intensity of engineering infrastructure assets per dollar of gross domestic product produced. Canada has a lower intensity of information and communications technology (ICT) machinery and equipment (M&E). Non-ICT M&E and building assets intensities are more alike in the two countries. However, these results do not control for the fact that different asset-specific capital intensities between Canada and the United States may be the result of a different industrial structure. When both assets and industry structure are taken into account, the overall picture changes somewhat. Canada's business sector continues to have a higher intensity of engineering infrastructure and about the same intensity of building assets; however, it has a deficit in M&E that goes beyond ICT assets.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».