How Much Will Climate Change Reduce Productivity in a High-Technology Supply Chain? Evidence from Silicon Wafer Manufacturing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The frequency of hot days in much of the world is increasing. What is the impact of high temperatures on productivity? Can technology-based adaptation mitigate such effects of climate change? We provide some answers to these questions by examining how high outdoor temperatures affect a high-technology, precision manufacturing setting. Exploiting individual-level data on the quantity and quality of work done across 35,190 worker-shifts in a leading NYSE-listed silicon wafer maker in China, we evidence a negative effect of outdoor heat on productivity. The effects are large: in our preferred linear specification, an increase in wet bulb temperature of $$10\,^{\circ }$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mn>10</mml:mn> <mml:msup> <mml:mspace/> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> C causes a reduction in output of 8.3%. Temperature effects exist even though the manufacturer’s work-spaces are indoors and protected by high-quality climate control systems. Results are not driven by extreme weather events and are robust to alternative modelling approaches. They illustrate the potential future adverse economic effects of climate change in most of the industrialised world.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle