Liens entre l'economie reelle et le secteur financier au Canada: une approche axee sur les entrees-sorties
Bibliographic record
Abstract
Le but du présent article est double. En premier lieu, les auteurs fournissent une matrice de comptabilité sociale (MCS) détaillée pour l'économie canadienne en 2004. Cette matrice permet d'intégrer les flux financiers et les flux de revenus dans la matrice d'entrées-sorties usuelle. Deuxièmement, ils utilisent cette MCS pour évaluer la force des liens entre l'économie réelle et le secteur financier, en calculant les multiplicateurs réels de la MCS et les multiplicateurs financiers de la MCS et en les comparant. Pour les multiplicateurs financiers de la MCS, les flux financiers sont endogènes, tandis que pour les multiplicateurs réels de la MCS, ils ne le sont pas. Les résultats montrent que si l'on tient compte des flux financiers, l'effet d'un choc de la demande finale sur la production du Canada augmente. Les flux financiers jouent aussi un rôle important dans l'effet cumulatif d'un choc du revenu ou de la disponibilité de capitaux pour l'investissement. Entre 2008 et la première moitié de 2009, les institutions financières ont plutôt investi dans des actifs financiers (obligations d'État, effets à court terme et investissements étrangers). Ce changement, conjugué au fait que les institutions non-financières n'étaient pas disposées à accroître leur passif financier ou n'étaient pas capables de le faire, s'est traduit par une diminution estimée de tous les multiplicateurs du produit intérieur brut (PIB) entre 2008 et la première moitié de 2009 (2009M1). L'avantage principal d'effectuer une analyse à l'aide d'un modèle d'entrées-sorties élargi est que celui-ci fournit un cadre de travail simple, qui comprend peu d'hypothèses et permet l'évaluation de la force des liens entre l'éc
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 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".