Qu’en est-il des rendements d’échelle dans les industries québécoises et ontariennes de transport par camion?
Bibliographic record
Abstract
Les discussions concernant les effets de la déréglementation récente de l’industrie québécoise du transport par camion sont loin de faire l’unanimité. Certains maintiennent qu’une déréglementation amènera une plus grande concentration de l’industrie étant donné qu’il y a des économies d’échelle potentielles alors que les tenants de la déréglementation soutiennent que l’industrie est caractérisée par des rendements constants. Dans cet article, nous présentons une étude économétrique des fonctions de coûts des entreprises québécoises et ontariennes de transport par camion. Bien qu’il soit difficile d’obtenir des résultats globaux à cause du caractère non-homothétique de la technologie, nos résultats préliminaires indiquent que les firmes de grande taille opèrent à rendements constants. La concurrence coupe-gorge anticipée par certains pourrait ne pas avoir lieu puisque les grandes entreprises n’ont pas avantage (en terme de coûts) à se livrer à ce type de concurrence. Par contre, nos résultats montrent que les grandes firmes ont des coûts moyens inférieurs à ceux de la firme moyenne, ce qui devrait entraîner des ajustements de court terme, dont une diminution des tarifs.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".