La pandémie de COVID-19 et la croissance du produit intérieur brut par habitant au Canada
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 affecte le quotidien de la population canadienne depuis le deuxième trimestre de 2020. La production et l’emploi ont été largement réduits au début de la pandémie afin de ralentir la prolifération de cette maladie contagieuse, ce qui a causé une forte baisse des revenus et une hausse du taux de chômage. Le PIB par habitant d’un pays est souvent utilisé pour évaluer le niveau de vie et ses comparaisons entre les pays. Depuis 2020, la croissance du PIB par habitant du Canada s’est établie, en moyenne, à -1,3 % par année, en baisse par rapport à sa moyenne annuelle à long terme de 1,2 % enregistrée de 1981 à 2019 et à la croissance de 1,0 % par année observée de 2010 à 2019. Pour obtenir une meilleure compréhension des sources de la croissance du PIB par habitant du Canada, cet article décompose le PIB par habitant en catégories : la productivité de la main-d’œuvre, l’intensité du travail, le taux d’emploi, le taux d’activité et la part de la population en emploi. Les contributions de ces cinq ratios à la croissance du PIB par habitant du Canada sont étudiées.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».