Immobilisations incorporelles et croissance de la productivite au Canada
Bibliographic record
Abstract
Les immobilisations incorporelles sont constituees des investissements qui n'ont pas les caracteristiques materielles solides des machines et du materiel ou des immeubles. Neanmoins, ces investissements partagent certaines caracteristiques avec d'autres types d'investissements du fait qu'ils produisent des avantages durables, decoulant de depenses qui sont effectuees aujourd'hui. Dans les Comptes nationaux, ces depenses doivent etre capitalisees plutot que passees en charges comme matieres intermediaires, aux fins de l'estimation du produit interieur brut (PIB). Dans des ouvrages recents, on s'est penche sur les problemes lies a la mesure des actifs incorporels. Baldwin et coll. (2005) ont aborde les problemes entourant la recherche et developpement (R-D). Ils ont note que la R-D n'est que l'une des composantes des depenses en innovation. Baldwin et coll. (2009) ont elargi la mesure des investissements incorporels au-dela de la R-D uniquement. Evidemment, le logiciel et la R-D figurent au c'ur des investissements incorporels. Toutefois, ceux-ci sont aussi constitues des services scientifiques achetes, des services scientifiques pour compte propre, des depenses d'exploration dans le secteur des ressources et des depenses de publicite, parce qu'ils representent des actifs incorporels et produisent des avantages a long terme. Le present document s'inscrit dans le prolongement des travaux anterieurs des auteurs de trois facons. Tout d'abord, il elargit la recherche a plusieurs nouveaux domaines, qui sont appeles competences economiques. Il s'agit principalement des investissements dans le capital humain, par l'entremise des investissements dans la gestion et la formation, ainsi que des services de conseils en gestion. Cela permet non seulement d'assurer une couverture plus large, mais aussi d'effectuer des comparaisons entre le Canada et les Etats-Unis. En deuxieme lieu, le present document va au-dela de la mesure simple des investissements et comprend aussi l'elaboration d'estimations du stock de capital. Cela necessite des hypotheses concernant les taux d'amortissement. Dans les deux cas, le document repose sur des hypotheses similaires a celles utilisees ailleurs pour l'elaboration d'estimations pour les Etats-Unis, afin de permettre la comparabilite. En troisieme lieu, le document integre les estimations des immobilisations incorporelles dans le cadre comptable de la croissance, afin de comprendre son lien avec la croissance de la productivite. Une comparaison du Canada et des Etats-Unis a cet egard est aussi fournie.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".