Mesure de l'impact du commerce international sur le marché du travail des industries canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire s'intéresse à la relation entre le commerce international et le marché du travail des industries canadiennes pour la période de 1993 à 2007. L'analyse va se présenter en trois niveaux : premièrement, nous régresserons l'impact du taux d'exportation et du taux d'importation sur toutes les industries et sur tous les travailleurs. Dans un second temps, nous diviserons les industries en secteurs intrabranches, extrabranches et en secteur mixte. Enfin, nous contrôlerons l'effet province en incluant des données provinciales du taux d'importation et d'exportation et en ajoutant un effet fixe province. Les résultats indiquent que la hausse du taux d'importation réduit le nombre d'emploi et augmente la probabilité de perdre son emploi de façon involontaire. Un autre point est que les salaires ne semblent être que faiblement exposés au commerce international. Enfin, l'impact du commerce international varie selon l'aspect intrabranche ou extrabranche des industries et l'effet province agit de façon sensible sur les quatre thèmes du marché du travail en industrie canadienne. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : commerce international, exportation, importation, emploi, salaire, industrie.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".