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Record W1507960739

La disparition des usines de fabrication canadiennes : reponses heterogenes aux changements de tarifs et de taux de change reels

2010· article· fr· W1507960739 on OpenAlexaboutno aff
John R. Baldwin, Beiling Yan

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous examinons les effets simultanés des réductions tarifaires et des fluctuations des taux de change réels sur la disparition des usines dans les industries manufacturières canadiennes entre 1979 et 1996. Nous constatons que l'appréciation de la devise ainsi que les réductions tarifaires accroissent la probabilité qu'une usine disparaisse, mais que les réductions tarifaires ont un effet nettement plus prononcé. Corroborant les prévisions des modèles récents d'échanges internationaux tenant compte de l'hétérogénéité des entreprises, nous constatons aussi que les effets des réductions tarifaires et des fluctuations des taux de change sont hétérogènes, c'est-à-dire qu'ils varient selon l'usine et sont particulièrement prononcés parmi celles qui sont les moins efficaces. Nos résultats révèlent une hétérogénéité multidimensionnelle que les modèles actuels ne tenant compte que d'une hétérogénéité unidimensionnelle (différence d'efficacité entre les usines) ne peuvent expliquer entièrement. Il existe des différences significatives et importantes entre les exportateurs et les non exportateurs, ainsi qu'entre les usines sous contrôle canadien et celles sous contrôle étranger. Le taux d'échec des exportateurs et des usines sous contrôle étranger est nettement plus faible; toutefois, leur survie est plus sensible aux variations des tarifs et des taux de change réels, que l'on tienne compte ou non des différences de niveau d'efficacité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.967
Threshold uncertainty score0.065

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.080
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.212 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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