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Enregistrement W3123236249 · doi:10.1111/roiw.12028

Export Growth, Capacity Utilization, and Productivity Growth: Evidence from the Canadian Manufacturing Plants

2013· article· en· W3123236249 sur OpenAlexaffabout
John R. Baldwin, Wulong Gu, Beiling Yan

Notice bibliographique

RevueReview of Income and Wealth · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlowdownProductivityEconomicsMultifactor productivityAggregate (composite)Manufacturing sectorDecompositionCapacity utilizationWork (physics)Labour economicsTotal factor productivityMacroeconomicsEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggregate labor and multifactor productivity growth slowed substantially post‐2000 in the Canadian manufacturing sector. To examine the source of the decline, this paper proposes a decomposition method that delves deeper into the two micro‐components of aggregate productivity growth: a within‐plant component and a between‐plant component. The decomposition builds on earlier work by J orgenson and his collaborators that decomposes aggregate productivity growth into its industry components, but applies it to the plant level and introduces non‐neoclassical features of the plant‐level economic environment. It finds that the preponderance of the aggregate labor and multifactor productivity growth slowdown is due to the pro‐cyclical nature of productivity growth arising from capacity utilization. Almost all of the aggregate productivity growth slowdown is driven by exporters, as exporters experienced large declines in labor productivity growth in the post‐2000 period as a result of large declines in their capacity utilization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,132 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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