Les économies d'agglomération du savoir, plus qu'une question de spécialisation industrielle
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".