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Enregistrement W4414839101 · doi:10.1111/caje.70017

Immigrant business ownership and imports in Canada

2025· article· en· W4414839101 sur OpenAlexafffundvenueabout
Loretta Fung, Huju Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésImmigrationValue (mathematics)Product (mathematics)Country of originOffset (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper empirically investigates the effect of immigrant business ownership on Canada's imports using a firm‐level database with business ownership information and import data from 2002 to 2012. Our findings show that immigrant business ownership positively and significantly affects imports from the owners' origin, but it has little impact on imports from other regions. Compared to Canadian‐owned firms, immigrant‐owned firms are more likely to import, with a greater total value, a larger number of products and a higher average value per product from the owners' origin. The impact is larger for wholesalers than for manufacturers. The study also differentiates immigrant owners by their years since arrival. Firms owned by immigrants arriving within five years are more likely to import from the owners' origin than those owned by Canadians under the age of 45 by 14.66 percentage points, but this difference narrows to 6.22 percentage points when the owners stay for more than 15 years. Our findings suggest that while immigrant owners may enhance imports through connections with the origin, this advantage deteriorates with separation. Additionally, we find that immigrant business ownership has little effect on the total value of imports, as higher imports from the owners' origin are offset by lower imports from non‐origin regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,020 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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