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Record W2131814279 · doi:10.7202/601399ar

Un modèle des flux interrégionaux de marchandises au Canada

2009· article· fr· W2131814279 on OpenAlexaffvenueabout
Yvon Bigras, Sang Quang Nguyen

Bibliographic record

VenueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous présentons un modèle des flux de marchandises entre huit régions du Canada, et pour l’ensemble des biens qui ont été regroupés en 64 catégories. Le modèle fonctionne en deux étapes. Dans un premier temps, les flux observés sont régressés sur certaines variables socio-économiques, dont le coût de transport. On obtient alors des flux « a priori », qui peuvent être modifiés lorsque les variables les expliquant sont elles-mêmes modifiées. Or, ces flux « a priori » ne respectent pas nécessairement la structure industrielle de chaque région. Pour les corriger, on résout un programme mathématique dont la fonction objectif est basée sur la théorie de l’information. On cherche alors les flux qui sont les plus proches possibles des flux « a priori », mais qui respectent également la structure industrielle de chaque région. Cette structure est représentée par des contraintes comptables input-output régionales. Le modèle peut être vu comme un modèle input-output interrégional, où les coefficients interrégionaux sont sensibles à des variations des coûts de transport. La formulation du modèle est également beaucoup plus souple et elle permet de prendre en compte d’autres facteurs explicatifs. Le modèle est testé avec des données input-output canadiennes de 1974, et il est aussi comparé à d’autres modèles.

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)0.001
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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.434
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.044
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.167 · 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 designTheoretical or conceptual
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

Citations0
Published2009
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