Le capital infrastructurel : sa nature, sa répartition et son importance
Bibliographic record
Abstract
Ce document porte sur le rôle des investissements dans l'infrastructure au Canada. Notre pays se démarque des autres pays membres de l'Organisation de coopération et de développement économiques par la taille des investissements dans son infrastructure par rapport à d'autres stocks de capital. Nous examinons dans ce document les approches adoptées par d'autres chercheurs pour définir l'infrastructure. Nous exposons ensuite une taxonomie servant à définir les actifs qu'il y a lieu de considérer comme des infrastructures et pouvant être utilisée pour déterminer l'importance de différents types de dépenses en immobilisations. Nous examinons brièvement comment définir la partie de l'infrastructure qu'il y a lieu de considérer comme « publique ». Dans les deux dernières parties du document, nous appliquons le système de classification proposé aux données sur le stock de capital du Canada et nous tâchons de répondre aux questions suivantes : Quelle est la taille de l'infrastructure en place au Canada? Dans quels secteurs de l'économie se trouve cette infrastructure? Enfin, nous examinons comment l'infrastructure du Canada a évolué au cours des 40 dernières années dans les secteurs commercial et non commercial et nous comparons ces tendances au profil pour les États Unis.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.022 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".