Levels, but Average Productivity Growth
Notice bibliographique
Résumé
The report, based on the CSLS Provincial Productivity Database, provides an overview of Ontario’s productivity performance over the 1997-2007 period. The key findings are the following: • Ontario’s labour productivity growth in the market sector was the same as the national average during the 1997-2007 period, 1.7 per cent per year. This is not surprising given the size of Ontario’s economy relative to Canada’s. More specifically, Ontario accounted for 37.8 per cent of Canada’s nominal GDP, and 40.0 per cent of total hours worked in Canada in 2007. Ontario’s performance ranked 7th among the provinces in terms of labour productivity growth. • In contrast to Canada, where labour productivity growth was driven mainly by increases in capital intensity, in Ontario the main driver was multifactor productivity growth, which was responsible for 48.1 per cent of total growth. Capital intensity growth accounted for 32.3 per cent of labour productivity growth, while labour quality accounted for 18.8 per cent. • Ontario’s labour productivity level in 2007 was $37.32 (1997 dollars) per hour, which represents 103.5 per cent of the Canadian level. This, in turn, implies a positive labour productivity differential of 3.5 percentage points. This positive differential was caused by a high multifactor productivity level, which was able to offset the low capital intensity level in Ontario’s market
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».