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Enregistrement W4410580447 · doi:10.3138/cpp.2024-049

The Distributional Origins of the Canada-US GDP and Labour Productivity Gaps

2025· article· fr· W4410580447 sur OpenAlexaffvenueabout
James MacGee, Joel Rodrigue

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityEconomicsEconomic geographyLabour economicsDemographic economicsDevelopment economicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entre 1960 et 2020, le produit intérieur brut (PIB) par adulte au Canada a varié entre 70 % et 90 % de celui des États-Unis. Cet écart persistant masque des différences de revenus relatifs importantes parmi les distributions des revenus au Canada et aux États-Unis. Nous observons qu'il existe de faibles différences de revenus moyens dans les centiles inférieurs, mais de forts écarts chez les personnes à revenu élevé, et que ces écarts sont plus substantiels chez les propriétaires d'entreprises et les universitaires. En utilisant les données de la World Inequality Database (base de données sur les inégalités dans le monde), nous constatons que le décile supérieur de la distribution des revenus représente les trois quarts de l'écart de PIB par adulte entre le Canada et les États-Unis et jusqu'à deux tiers de l'écart de productivité du travail mesuré. Nos travaux tendent à montrer que l'émigration sélective vers les États-Unis de travailleurs hautement qualifiés – phénomène communément appelé « fuite des cerveaux » – pourrait expliquer une partie importante des écarts observés sur les plans du PIB par adulte et de la productivité du travail.

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)0,002
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 enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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