Economic Interdependencies in the Great Lakes–St. Lawrence Region: A Dynamic Analysis of Manufacturing Connectedness
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the evolving dynamics of economic connectedness within the Great Lakes–St. Lawrence (GLSL) region, focusing on the manufacturing sector across eight U.S. states and two Canadian provinces. Leveraging monthly manufacturing employment growth rates from January 1990 to December 2024, the analysis employs a Vector Autoregressive (VAR) model combined with Elastic Net regularization to capture the interdependencies and directional spillovers among these highly integrated regional economies. Through forecast error variance decomposition, the approach identifies the contributions of shocks originating in any given state or province to fluctuations in the others, thereby quantifying both the magnitude of influence (“Connectedness To”) and the degree of exposure (“Connectedness From”). The results reveal a complex yet discernible network of industrial linkages, with states such as Ohio and Indiana emerging as consistent net transmitters of shocks and provinces like Quebec displaying relatively lower susceptibility to external disturbances. A rolling window estimation confirms that these patterns vary over time, frequently intensifying during episodes of macroeconomic stress, such as the 2008–2009 financial crisis and the onset of the COVID-19 pandemic. The findings highlight the significance of coordinated policy interventions aimed at stabilizing key nodes in the network and underscore the importance of diversification and risk management strategies for entities that exhibit heightened exposure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».