Les grappes du secteur manufacturier canadien : localisation et colocalisation
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire étudie la localisation et la colocalisation des grappes industrielles du secteur manufacturier canadien. Il identifie ces grappes à l’aide d’une méthode d’identification pouvant à être mise en oeuvre pour des espaces économiques assez fins. Après avoir construit les grappes pour le secteur manufacturier canadien, il considère la distance bilatérale entre les grappes comme mesure de colocalisation pour analyser les déterminants de la colocalisation des grappes. En particulier, il utilise le partage d’intrants et de sortants, le partage de main d’oeuvre et les citations de brevets pour expliquer la colocalisation des grappes. Les grappes du secteur manufacturier canadien appartiennent à dix groupes d’industries et sont en moyenne de trois cent cinquante par an entre 2001 et 2019. Elles sont hétérogènes selon l’emploi et le nombre d’établissements dans les grappes, avec en majorité des grappes ayant peu d’entreprises et/ou peu d’emploi. La classification selon l’emploi ou le nombre d’entreprises dans les grappes permet d’obtenir trois groupes d’industries correspondant à différents niveaux d’intensité technologique à savoir faible, moyenne et haute. Le partage de main d’oeuvre et le partage d’intrants et de sortants ont un effet positif sur la colocalisation des grappes. L’effet de ces variables varie avec le niveau d’intensité technologique des paires de grappes considérées. Lorsqu’on se restreint aux paires de grappes de faible intensité technologique ou de moyenne intensité technologique, on obtient des coefficients d’amplitude en valeur absolue plus faible, ce qui laisse penser à une moindre importance de ces déterminants pour la colocalisation de ces types de grappes. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : colocalisation, grappes, mécanismes d’agglomération
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 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 ».