Productivite du travail des entreprises individuelles et des societes de personnes non constituees: incidence sur l'ecart de productivite entre le Canada et les Etats-Unis
Bibliographic record
Abstract
La présente étude a pour but d'examiner l'incidence du rendement des entreprises non constituées en sociétés exploitées par des travailleurs indépendants sur l'écart de productivité du travail entre le Canada et les États-Unis. À cette fin, le secteur des entreprises de chaque pays est subdivisé en un secteur des entreprises non constituées en sociétés et un secteur des sociétés, pour chacun desquels sont produites des estimations de la productivité du travail. La productivité du secteur des entreprises non constituées en sociétés relativement à celle du secteur des sociétés est nettement plus faible au Canada qu'aux États-Unis. Par conséquent, si l'on retranche le secteur des entreprises non constituées en sociétés des estimations calculées pour le secteur des entreprises de chaque pays et que l'on compare uniquement les secteurs des sociétés des deux pays, la différence de niveau de productivité entre le Canada et les États-Unis diminue. Le secteur des entreprises non constituées en sociétés comprend les entreprises individuelles ainsi que les sociétés de personnes. La présente étude a aussi pour objectif d'examiner l'effet isolé des entreprises individuelles sur l'écart de productivité entre le Canada et les États-Unis. La ressemblance entre les entreprises individuelles des deux pays est plus prononcée que celles entre les sociétés de personnes, ces dernières étant beaucoup plus grandes aux États Unis qu'au Canada. Quand les entreprises individuelles sont soustraites des estimations pour le secteur des entreprises de chaque pays (ce qui permet de comparer ces entreprises individuelles a
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".