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Enregistrement W66857290

The Challenge of Total Factor Productivity Measurement

2011· article· en· W66857290 sur OpenAlex
Erwin Diewert

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityEconometricsOrder (exchange)Section (typography)Measure (data warehouse)Total factor productivityInput/outputIndustrial organizationMultifactor productivityComputer scienceEconomicsMacroeconomicsData miningFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to measure industry total factor productivity accurately, we require reliable information not only on the outputs produced and the labour input utilized by the industry but we also require accurate information on eight additional classes of input used by the industry. One of these additional classes of input is intermediate input; i.e., inputs that are utilized by the industry but which are produced by other industries. Information on the real and nominal purchases of intermediate inputs by industry comes from the system of input-output tables published by Statistics Canada. In section 4, we explain why the estimates of real intermediate input utilization by industry that one can obtain from the real input-output tables of any country are likely to be inaccurate. In section 5, we go on to make the case that national productivity estimates are likely to be more accurate than subnational industry estimates. Section 6 concludes on an optimistic note. The total factor productivity of a firm, industry or group of industries is defined as the real output produced by the firm or industry over a period of time divided by the real input used by the same set of production units over the same time period. However, it turns out to be difficult to provide a meaningful definition of real output or real input due

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 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)0,000
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 enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,063 · 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

En bref

Citations42
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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