قدرت پیشرانی بخش نفت و گاز در اقتصاد ملی و منطقهای (مطالعه موردی ایران و کانادا)
Notice bibliographique
Résumé
In oil-exporting countries, it is important to have a clear evaluation of the oil sector at the national and regional levels. In input-output literature, the traditional and extraction methods are often used to analyze the status of economic sectors. These methods have two major shortcomings: double-counting of linkages and having a flaw to show the changes in income of the labor. In this paper, to overcome these shortcomings and to provide a more realistic picture of the status of the oil sector at national and regional levels, a comparative comparison has been used between Iran and Canada focusing on their two major oil-exporting provinces, Khuzestan and Alberta. For this purpose, the production-to-production approach based on the Sraffa-Pasinetti-Leontief theoretical model which its main concept is the induced effect of value-added will be used. The results show that the oil sector creates 0.0435 and 0.0372 units of induced value-added in Iran and Khuzestan. In Canada and Alberta the corresponding figures are 0.3173 and 0.4382. Therefore, this sector has more interdependency with the other sectors in both national and regional levels in Canada (as a well-developed country) than Iran (as a developing country). However, services and industry sectors absorbed more decomposed induced value-added of the oil sector in comparison to other sectors. Therefore, national and regional policies should be implemented to have diversified products and prepare the requirement of having the most of interdependency prerequisites between the sectors.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,021 |
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 ».