Essais sur la concentration spatiale industrielle
Notice bibliographique
Résumé
La concentration spatiale de l’activité économique fascine par ses extrêmes et intrigue en même temps par les paradoxes qui l’accompagnent. Pour tenter de mieux comprendre ce phénomène, cette thèse apporte une contribution essentiellement empirique à travers ses trois chapitres. Dans le chapitre 1 intitulé, "Land for production : Evidence from Canadian Manufacturing Industries", nous combinons des microdonnées des établissements avec des données de polygons pour construire une mesure de la quantité d’espace utilisé par les établissements manufacturiers au Canada. Puis, à l’aide d’un cadre conceptuel simple, nous montrons comment le foncier par unité de travailleur varie avec les prix relatifs du foncier, le paramètre technologique et l’élasticité de substitution entre le travail et le foncier. Nos résultats suggèrent que le foncier et le travail sont des substituts imparfaits, que le foncier a une compposante fixe, et comporte des coûts d’ajustement non négligeables. Dans le chapitre 2 intitulé "The causes of the agglomeration of innovation : Evidence from the coagglomeration patterns", nous utilisons la mesure de Duranton and Overman (2005) pour décrire la coagglomération de l’innovation au Canada. Cette description révèle que l’innovation canadienne est concentrée et même plus que la production. Ensuite, nous estimons l’effet causal de "l’échange des intrants", de "l’utilisation d’un bassin commun de travailleurs" et de la "diffusion des connaissances" sur la coagglomération de l’innovation. L’analyse montre qu’en plus de la coagglomération de la production, seule la diffusion de connaissances a un effet positif et significatif sur la coagglomération de l’innovation. Dans le chapitre 3 intitulé "A complément to the test of localization of Duranton and Overman (2005)", nous appliquons la méthodologie de Duranton and Overman (2005), en utilisant un nouveau contrefactuel pour étudier l’agglomération des établissements manufacturiers canadiens. Le nouveau contrefactuel, qui tient compte plus précisément des choix de localisation possibles des entreprises, détecte mieux la localisation et la dispersion des industries. De plus, des différences substantielles sont observées entre la classification générée avec le nouveau contrefactuel et celle du contrefactuel classique. Nos résultats suggèrent par ailleurs que la localisation et la dispersion seraient plus fortes que ce qui est généralement admis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».