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Record W2106406592 · doi:10.3917/reof.104.0141

Le rôle des marchés locaux du travail dans la concentration spatiale des activités économiques

2008· article· fr· W2106406592 on OpenAlexaff
Pierre‐Philippe Combes, Gilles Duranton, Laurent Gobillon

Bibliographic record

VenueRevue de l'OFCE/˜La œRevue de l'OFCE · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Cet article revient tout d’abord sur les forces affectant positivement et négativement la concentration spatiale des activités économiques et sur la courbe en cloche liant coûts aux échanges et disparités régionales. Le rôle spécifique que sont susceptibles de jouer les marchés locaux du travail est ensuite détaillé. Si la concentration spatiale permet une plus forte division du travail, c’est aussi par des mécanismes d’assurance mutuelle que firmes et travailleurs gagnent à l’agglomération. Celle-ci améliore aussi, tant en termes de fréquence que de qualité, l’appariement sur le marché du travail. Finalement nous montrons comment les échanges de main-d’œuvre entre entreprises — plus intenses sur les marchés locaux du travail denses, même lorsque les firmes peuvent mettre en place des stratégies sophistiquées limitant les débauchages — peuvent jouer un rôle décisif dans la création et la circulation des connaissances. Une dernière section illustre empiriquement les disparités fortes existant entre marchés locaux du travail français, tant en termes de volume que de qualité de la main-d’œuvre, ce qui constitue la principale source de gains de productivité dans les zones où les activités se concentrent.

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.409
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.031
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.173 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2008
Admission routes1
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