Écart entre la productivité du travail au Canada et aux États-Unis selon les catégories de taille d'entreprise
Bibliographic record
Abstract
Le present document vise a examiner et a comparer la productivite du travail au Canada et aux Etats-Unis, pour les petites et les grandes entreprises, au cours de la periode de 2002 a 2008. L'etude vise a quantifier l'importance relative des petites et de grandes entreprises au Canada et aux Etats-Unis, ainsi qu'a mesurer les niveaux de productivite relative des petites et des grandes entreprises. Les petites entreprises sont relativement plus importantes dans l'economie canadienne. Elles sont moins productives que les grandes entreprises dans les deux pays. Toutefois, le desavantage au chapitre de la productivite des petites entreprises par rapport aux grandes entreprises est plus important au Canada. L'etude fournit une estimation des repercussions que ces differences ont sur l'ecart entre les niveaux de productivite du Canada et des Etats-Unis. Elle comprend tout d'abord une estimation des changements qui se produiraient dans la productivite agregee du travail au Canada si la proportion des heures travaillees dans les grandes entreprises augmentait pour se situer au meme niveau qu'aux Etats-Unis. Elle vise en outre a quantifier les repercussions de l'augmentation de la productivite relative des petites entreprises par rapport aux grandes entreprises au Canada jusqu'au ratio de productivite relative des petites et des grandes entreprises qui existe aux Etats-Unis. Mises ensemble, la diminution de l'importance relative des petites entreprises dans l'economie et l'augmentation de leur productivite relative par rapport aux grandes entreprises sont a l'origine de la majeure partie de l'ecart dans les niveaux de productivite entre le Canada et les Etats Unis en 2002. Toutefois, les changements dans l'economie qui se sont produits entre 2002 et 2008 ont diminue la contribution du secteur des petites entreprises a l'ecart dans les niveaux de productivite.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".