Rentabilite des entreprises sous controle canadien par rapport aux entreprises sous controle americain
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent document, nous examinons la courbe de rentabilité des grandes entreprises résidant au Canada durant la période de 1990 à 1998. Notre examen porte d'abord sur les différences entre la rentabilité des entreprises sous contrôle canadien et celle des entreprises sous contrôle américain et nous tâchons de cerner les différences éventuelles entre les tendances du point de vue de la rentabilité selon le pays d'appartenance au cours du cycle économique durant les années 90. Nous utilisons des données microéconomiques sur la rentabilité des grandes entreprises non intégrées pour examiner le rôle joué par la part de marché dans la détermination de la rentabilité des entreprises dans chaque groupe et la mesure dans laquelle les bénéfices qui s'écartent de la moyenne sont ramenés rapidement ou lentement à leurs valeurs d'équilibre de long terme. Ces deux aspects du comportement relatif au bénéfice sont liés à la nature de la concurrence sur les marchés desservis par les entreprises. Enfin, nous examinons le rôle joué par la variation du taux de change Canada É. U. dans la détermination de la rentabilité afin de déterminer dans quelle mesure chaque groupe rajuste ses prix à l'étranger en fonction de cette variation de manière à influer sur les bénéfices déclarés au Canada.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".