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Enregistrement W3201517080 · doi:10.3138/cpp.2021-030

An Empirical Examination of the Effect of COVID-19 Travel Restrictions on Canadians’ Cross-Border Travel and Canadian Retailers

2021· article· en· W3201517080 sur OpenAlexaffvenueabout
Jen Baggs, Loretta Fung, Beverly Lapham

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyCounterfactual thinkingPolitical scienceWelfare economicsDemographic economicsHumanitiesBusinessEconomicsInfectious disease (medical specialty)Art

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has been devastating for many Canadian retailers. In this article, we estimate the offsetting positive effects of decreased international travel by Canadians on retail revenues. We use data from 1991 to 2021 on Canadians' travel to the United States to estimate a model of cross-border travel and establish community-level counterfactual staying rates had the pandemic not occurred. Combined with actual staying rates and elasticities of retailers' revenues with respect to staying rates, we estimate offsetting revenue gains due to the fall in cross-border travel. Our results suggest that, on average, the border closure generated a 1.49 percent offsetting gain in revenues for small Canadian retailers located within 150 kilometres of the border. We document variation across communities and sub-sectors, with estimates ranging from 0 to 125 percent. Retailers located in less-affluent communities near US shopping opportunities, and those operating in sub-sectors catering to travellers, experienced the largest gains.

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)0,006
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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