Notice bibliographique
Résumé
This thesis includes three essays on news shocks and fiscal multipliers.In the second chapter, I demonstrate that a fiscal news shock originated from an increased defence spending in the U.S. can directly transmit to Canada in the form of an induced defence spending.As a long-term ally of the U.S. in geo-political events, Canada had intervened in several wars and global conflicts along side with the U.S. in the last several decades.News about a large defence spending change in the U.S. can affect Canadian defence policy.Consequently, this change in defence spending may have a significant economic implication for Canada.This paper proposes a new channel of fiscal news shock transmission from the U.S. to Canada labelled as induced spending channel.My transmission model shows that a U.S. defence spending news shock has a positive impact on Canadian GDP.I coin a novel multiplier labelled as international defence multiplier which can estimate the magnitude of the induced defence spending change of a country in response to the defence spending change of another country.In the third chapter, I explore whether the transfer payments to households boost private consumption spending across provinces in Canada.To estimate a causal relationship between transfer payments and consumption, I propose Universal Child Care Benefit payments across provinces in Canada as an instrument for transfer payments.Universal Child Care Benefit is a formula-based transfer where the total i First and foremost, I would like to express my sincere gratitude to my supervisor, Professor Christopher M. Gunn, for his invaluable guidance, support, and encouragement throughout the dissertation process.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».