Qu'est-ce que la productivite? Comment la mesure-t-on? Quelle a ete la productivite du Canada?
Bibliographic record
Abstract
Le présent document fournit un aperçu du programme de la productivité de Statistique Canada et une brève description du rendement du Canada en matière de productivité. Il définit la productivité et les diverses mesures utilisées pour examiner les différentes facettes de la croissance de la productivité. Il décrit la différence entre des mesures de productivité partielles (par exemple, la productivité du travail) et une mesure plus complète (productivité multifactorielle) ainsi que les avantages et désavantages de chacune de ces mesures. Le document explique pourquoi la productivité est importante. Il décrit sommairement comment la croissance de la productivité s'intègre dans le cadre comptable de la croissance et comment on utilise ce dernier pour examiner les diverses sources de croissance économique. Il présente brièvement les défis que les statisticiens doivent relever lorsqu'ils mesurent la croissance de la productivité. Il fournit également un survol de la productivité à long terme du Canada et compare celle-ci à celle des États-Unis, selon les niveaux de productivité et selon les taux de croissance de la productivité.
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 | 0.014 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.004 |
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".