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Enregistrement W7002062241

L'impact de la diversité industrielle et du capital humain sur la croissance économique des villes canadiennes

2004· other· fr· W7002062241 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2004
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Capital (architecture)Regional developmentRail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse cherche à étudier en premier lieu la relation existant entre la diversité industrielle et la prospérité économique au sein de 128 villes canadiennes pour la période allant de 1991 à 1996. Elle nous permet aussi d'observer, pour la même période, la relation existant entre le capital humain et la prospérité économique au sein de ces villes. Finalement cette thèse cherche à quantifier la double influence de la diversité industrielle et du capital humain sur la prospérité économique des villes canadiennes étudiées. \n \nL'idée pour cette thèse provient d'une étude américaine (i.e. Glaeser et al., 1992), où un lien positif entre la prospérité économique et la présence de diversification industrielle est établie. La volonté d'appliquer une approche similaire pour l'économie canadienne représente un défi intéressant, du fait qu'une étude à grande échelle de la sorte ne se retrouve pas dans les revues scientifiques. \n \nSuite à une série de calculs, nous concluons que l'économie des régions urbaines du Canada se résume en quelques grands points. Premièrement, les 128 villes canadiennes tendent plutôt vers la concentration industrielle. À l'aide de nos estimations, nous observons qu'une croissance de la prospérité économique se présente s'il y a un mouvement de la concentration vers une plus forte diversification industrielle au sein des villes étudiées. Deuxièmement, notre thèse confirme la notion populaire qu'une main-d'oeuvre éduquée accroît les probabilités de prospérité économique pour nos 128 villes canadiennes. Troisièmement, les régions urbaines du Canada ne peuvent espérer une hausse de prospérité sans l'apport des immigrants. Il importe aussi d'attirer les immigrants vers les plus petites régions urbaines du pays, et non seulement vers les plus grandes, tel que Toronto, Montréal et Vancouver. \n \nQuatrièmement, en analysant la structure industrielle et le capital humain de façon conjointe, nous concluons que des niveaux plus élevés de diversification industrielle, d'immigration et d'éducation (ainsi que moins de spécialisation) accentuent le niveau de prospérité économique des 128 villes canadiennes étudiées pour la période allant de 1991 à 1996. \n

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 enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,152 · 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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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