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
This FDI Qualities Review of Canada provides an assessment of how foreign direct investment (FDI) contributes to Canada's sustainable development.The review uses OECD and non-OECD data sources and draws on the qualitative insights from an OECD business consultation on the corporate sustainability practices of a group of domestic and foreign companies operating in Canada.It provides initial policy considerations to improve the impact of FDI on inclusive and sustainable growth in Canada.The report comprises five chapters.Chapter 1 provides an overview of the main challenges for sustainable development in Canada, analyses recent FDI trends, and presents a summary of the main findings of the study, which show the role that FDI currently plays in supporting sustainable development.Chapter 2 examines the impact of FDI on trade and GVC integration, productivity and innovation.Chapter 3 analyses the impact of FDI on employment creation, job quality, and skill development.Chapter 4 assesses how FDI influences diversity and inclusion of vulnerable workers (women, indigenous peoples, foreign workers from disadvantaged backgrounds, and people with disabilities) in the labour market.Finally, Chapter 5 provides an evaluation of how FDI contributes to Canada's net-zero transition.The review has been prepared by the OECD in close co-ordination with Invest in Canada.It is part of a series of FDI Qualities Reviews, supporting the implementation of the OECD Council Recommendation on FDI Qualities for Sustainable Development, adopted by OECD Ministers in 2022.The FDI Qualities Reviews, conducted so far in Ireland (2021), Jordan (2022), Portugal (2022), Slovak Republic (2022), Austria (2023), Chile (2023), and Croatia (2023), shed light on how FDI contributes to a country's sustainable development priorities.They help identify areas where such impact can be improved and provide tailored policy advice.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle