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Enregistrement W3150300905

Croissance de la productivite et competitivite internationale

2014· preprint· fr· W3150300905 sur OpenAlexaboutno aff
Wulong Gu, Beiling Yan

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceEconomicsEconomyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le document presente des estimations de la croissance effective de la productivite multifactorielle (PMF) au Canada, aux Etats-Unis, en Australie, au Japon et dans certains pays de l?Union europeenne (UE), fondees sur la base de donnees EU KLEMS sur la productivite et sur les tableaux mondiaux des entrees-sorties. La croissance effective de la PMF permet de determiner l?incidence des gains de productivite dans les industries en amont sur la croissance de la productivite et la competitivite internationale des industries nationales, ce qui procure une mesure pertinente de la croissance de la productivite et de la competitivite internationale de la production de produits de demande finale, comme les produits de consommation, de placement et d?exportation. Une part importante de la croissance de la PMF, particulierement dans les petites economies ouvertes comme celle du Canada, est attribuable aux gains de la production d?intrants intermediaires dans les pays etrangers. La croissance de la productivite tend a etre plus elevee pour les produits de placement et d?exportation que pour les produits de consommation. Les progres techniques et la croissance de la productivite dans les pays etrangers ont davantage contribue a la croissance de la production de produits de placement et d?exportation qu?a celle de produits de consommation. L?analyse presente des donnees empiriques coherentes avec l?hypothese que la croissance effective de la PMF constitue un indicateur plus approprie de la competitivite internationale que la croissance standard de la PMF.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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