A Microsimulation Platform of Firm Evolution Processes
Notice bibliographique
Résumé
Firmography is a fundamental component of urban systems that has not received much research attention. Firmographic events of entry, exit, growth, and relocation affect economic growth, labour dynamics, and result in a complex system of goods movements. This dissertation develops a firm modelling framework, called the firmographic engine. The goal of the framework is to evaluate the implications of policy on firm evolution over time by simulating and forecasting firm behaviour. The engine is composed of firm generation, market introduction, performance evaluation, and firm evolution modules. Firm generation simulates entrepreneurial decisions of firm entry. Market introduction involves the specification and completion of operational strategies. Performance evaluation assesses the outcomes of the operational strategies. Firm evolution simulates growth/shrinkage and exit decisions depending on performance evaluation results. Three firmographic events are studied in detail: firm start-up size, growth, and survival. Ordered logit models are estimated for firm start-up size in terms of the firmâ s number of employees and tangible assets. Autoregressive Distributed-Lag models (ARDL) are estimated to represent firm growth. Parametric and non-parametric analyses for firm survival are presented. The non-parametric analysis introduces survival and hazard rates characterized by industry class, province, firm age, and firm size. The parametric analysis includes a discrete-time hazard duration model of firm failure. The results show that firm start-up size, growth and survival are influenced by economic growth, industry dynamics, competition, and firm location and characteristics. Models of freight outsourcing decisions by Canadian manufacturers are also presented. Binary logit and multinomial logit models are estimated. The models show that freight outsourcing is driven by firm strategies, supplier locations, government incentives, innovation and technology, industry dynamics, economic conditions, and competition. Models of international versus local outsourcing are also explored. Statistics Canadaâ s T2-LEAP and Survey of Innovation and Business Strategy (SIBS) databases are utilized for this research. The longitudinal T2-LEAP dataset is used to estimate models of firm start-up size, firm growth, and firm failure of Canadian firms for the period of 2001 to 2012. The cross-sectional SIBS dataset, for the years of 2009 and 2012, is used to estimate models of freight outsourcing by Canadian manufacturers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».