Croissance de la productivite a long terme au Canada et aux Etats-Unis
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs du présent document comparent la croissance à long terme de la productivité du travail au Canada et aux États-Unis de 1961 à 2006. Au cours de toute cette période, le taux de croissance de la productivité du travail dans ces deux pays était environ le même. Par contre, la croissance au Canada était supérieure à celle des États-Unis jusqu'au début des années 1980. Depuis, la croissance de la productivité du travail aux États-unis dépasse celle du Canada. L'écart s'est agrandi particulièrement après l'an 2000. Dans le présent document, nous décomposons également la croissance de la productivité du travail en trois éléments : celle qui découle de l'augmentation de l'intensité du capital, celle qui découle de l'augmentation du niveau de compétence de la population active (en raison de variations dans la composition de la main-d'oeuvre) et un résidu (la croissance de la productivité multifactorielle). Les deux premiers éléments (qui relèvent tous deux d'un investissement : le premier dans les machines et les structures, le second dans la formation) étaient plus importants au Canada. Le dernier (un résidu qu'on appelle souvent progrès technologique) était plus grand aux États-Unis.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".