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Enregistrement W7056991112

A gravity analysis of inter-provincial trade

2023· other· en· W7056991112 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésGravity model of tradeRanking (information retrieval)Trade barrierRegional tradeBilateral tradeEconomic integrationGoods and servicesInternational free trade agreementDispersion (optics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we provide evidence of frictions associated with trade in goods and services among Canadian provinces. We examine empirical relationships between sector- and industry-level trade flows and trading frictions associated with intra-provincial trade, inter-provincial trade, and international trade. We also develop a novel method for estimating the magnitude of differences across provinces, industries, and time in relative inter-provincial trade frictions. We find that the ranking of these relative inter- provincial frictions across provinces and the degree of regional dispersion varies considerably across the sectors and industries we study. In addition, we find considerably more geographic dispersion in the frictions that provinces face as sellers of goods and services than those which they face in their roles as buyers. Finally, we evaluate quantitative associations between two Canadian inter-provincial regional trade agreements and inter-provincial trade flows for a variety of industries. We document considerable variation across sectors and manufacturing sub-industries in our estimates of the relationships between these provincial trade agreements and trade flows. For example, trade agreements signed among western provinces around 2010 are positively associated with trade flows in the mining sector, textiles, petroleum, and transportation equipment, but are negatively associated with trade flows in agricultural goods and manufactured food products.

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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,209

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
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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