Are innovative regions more unequal? A case study of Canadian regions, 1981-2016
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1980s, Canada, like many other OECD countries, has experienced a significant increase in income inequality. Persistent growth in disparities between the wealthy few and the rest has led to concerns over growing resentment and populist discontent. In this fraught era, understanding the drivers of growing inequality is more critical than ever. One such proposed driver, gaining increasing traction in the literature, has been innovation. Long touted as the key to economic growth, recent scholarly discussion has turned a critical eye to innovation-driven growth, highlighting the ways in which technological changes can displace or devalue certain workers whilst rewarding others, worsening income inequalities. Using high-resolution patent data from the United States Patents and Trademark Office in addition to microdata from Canada’s Census of Population, this thesis empirically assesses the relationship between innovation and inequality at a pan-Canadian regional level using a series of spatial panel models. The descriptive results of the analysis reveal persistent divergent trends in both income inequality and innovation with urban regions both growing more unequal than rural regions and innovating at a faster pace than rural regions. The model results suggest that innovation is indeed positively and significantly correlated with inequality. This relationship appears to be further strengthened when innovation is restricted only to high-tech industries. While pro-creativity and innovation policies have been enormously popular in contemporary urban-economic discourse as a means to economic growth, the results suggest that such models need to be critically revisited and carefully implemented given the potential for innovation to induce inequality
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».