Seprotech Systems Inc, Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the activities of Canada-based multinational enterprises (MNEs) have fostered an impressive outflow of foreign direct investment (FDI) abroad, many empirical studies have been put forth to describe the characteristics and account for the reasons behind Canadian FDI. Yet, most of these Canada-based studies have relied on questionnaires (and surveyed only large MNEs) to fulfil data requirements and have given a less than complete view of Canadian MNE behaviour. A study that utilizes a larger data set (and is, therefore, not biased by company size or spatial area of consideration) is needed. To realize this goal, a sample of more than 4500 examples of Canadian FDI has been collected into a data set. From there, with the use of a regression analysis (and with considerable reliance on the resulting outliers), some of the determinants of Canadian MNE behaviour across the world and within the United States are uncovered. Spatially, the favourite target of Canadian outward FDI has been the United States and then the United Kingdom, but significant agglomerations of Canadian controlling capital can be found in many parts of the world (particularly in Western Europe, the Caribbean region, Australia, Brazil and in various Asian destinations). Canadian direct investment abroad is most attracted to: large foreign markets, countries that are well-established trading partners with Canada, and to favourable place-specific labour and aesthetics conditions. Evidence also suggests that countries with strong historical ties to Canada and a positive political attitude toward FDI are likely to receive a disproportionate amount of Canadian FDI as well. Also, distance from the Canadian border may bias some direct investment decisions into the U.S.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,695 | 0,545 |
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 ».