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Record W2025081994 · doi:10.3917/reru.085.0647

Les économies d'agglomération du savoir, plus qu'une question de spécialisation industrielle

2008· article· fr· W2025081994 on OpenAlex
Sylvie Arbour

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevue d’Économie Régionale & Urbaine · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour expliquer les économies d’agglomération, les concepts de spécialisation et de diversité industrielle occupent, depuis quelques années, une place centrale dans la littérature en économie urbaine. Cependant, très peu d’attention a été portée à la possibilité que les économies d’agglomération résultent en partie du savoir acquis par les travailleurs auprès de leurs pairs, et ce, quelle que soit l’industrie dans laquelle ils œuvrent. Cet article propose une nouvelle approche qui utilise les données d’emplois par profession du haut savoir pour expliquer l’existence de ces économies. Globalement, les résultats économétriques semblent confirmer le fait que la spécialisation professionnelle, la diversité professionnelle et l’effet de taille favoriseraient l’accumulation, la diffusion et l’internalisation du savoir, ce qui permettrait d’accroître la productivité des travailleurs du haut savoir dans les villes nord-américaines.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.741
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.071
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.154 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it