Comparaison du niveau du PIB par habitant au Canada et aux Etats-Unis: decomposition en fonction des differences dans la productivite du travail et l'intensite du travail
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est la troisième d'une série portant sur le projet initié à l'automne 2003 par les Comptes canadiens de productivité de Statistique Canada en vue de comparer les niveaux de productivité entre le Canada et les États-Unis. Le propos de cette étude vise à examiner la comparabilité des composantes du marché du travail entre ces deux pays qui font partie des sources de variation du produit intérieur brut (PIB) par habitant des deux pays. Cette étude peut être subdivisée en trois sections. La première section développe et illustre le cadre conceptuel et méthodologique nécessaire pour rendre les estimations de la main-d'oeuvre et de la population du Canada et des États-Unis comparables en termes de niveau. La deuxième section présente des révisions et une mise à jour jusqu'en 2005 des écarts de PIB par habitant et de ses composantes qui avaient été présentées pour la première fois dans l'étude de Baldwin, Maynard et Wong (2005) qui couvrait alors la période de 1994 à 2002. Finalement, en utilisant l'année 2000 à titre d'exemple, cette étude tente de quantifier « l'erreur statistique » qui découle de l'utilisation de statistiques inadéquates ou non conçues pour ce genre de comparaison internationale. Cet exercice démontre que la comparabilité des données sur les heures travaillées par emploi est particulièrement importante pour départager l'origine des différences de PIB par habitant entre la productivité du travail et les heures travaillées par habitant. La pire erreur consiste à comparer des heures travaillées estimées à partir d'une enquête auprès des employeurs avec celles obten
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| 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) | 0.004 | 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".