MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206352248 · doi:10.7202/1083620ar

The Uneven Economic Diversification of Small and Mid-Sized Canadian Cities, 1971-2016

2021· article· en· W4206352248 sur OpenAlexaffvenueabout
James Burnett, Cédric Brunelle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Regional Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)CensusEconomic geographyEconomicsBusinessDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Economic diversification is a long-standing public policy goal in Canada, driven by concerns about resource dependence and the need to remain innovative and competitive in a complex global economy. While considerable economic diversification of Canada’s urban regions has been noted by a range of observers, the phenomenon remains only partially understood. We propose to study the economic diversification process using an entropy decomposition approach, with industrial composition data compiled from census responses between 1971 and 2016 for 125 small and mid-sized urban regions. We demonstrate that, while industrial concentration indeed declines for almost all regions studied during the study period, trends are highly variable between regions. In about half of regions, diversification was mainly driven by job loss in goods-producing industries rather than job growth in new activities, whereas among the other half of regions, diversification was weaker, but job growth was stronger. This suggests a need for caution in interpreting changes in industrial concentration indices as evidence of economic success stories.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
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 technologies0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Regional ScienceMême sujetRegional resilience and developmentTravaux en français237 207