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Record W1481475518

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

2011· preprint· fr· W1481475518 on OpenAlexaboutno aff
John R. Baldwin, Danny Leung, Luke Rispoli

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2011
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.137
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.258
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2011
Admission routes1
Has abstractyes

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