Concurrence dans les industries de réseau et renforcement du marché intérieur au Canada
Bibliographic record
Abstract
La productivité canadienne est inférieure à celle de nombreux pays de l’OCDE malgré quelques progrès ces dernières années. Il serait possible d’accroître l’efficience globale en renforçant la concurrence sur le marché intérieur afin de favoriser les futurs gains de productivité globale. Ces gains sont importants, de l’ordre d’un demi pour cent par an sur une période plutôt longue. Ce document porte principalement sur l’intensification de la concurrence dans les industries de réseau, comme l’énergie, les télécommunications, la diffusion audiovisuelle et les transports, qui jouent un rôle essentiel dans le processus de production de l’ensemble de l’économie. L’amélioration de la réglementation, l’augmentation de l’efficience et/ou le renforcement de la compétitivité-coût pourraient accroître la productivité dans ces secteurs, ainsi que dans les secteurs d’aval. La concurrence pourrait également être intensifiée par la réduction des obstacles aux échanges entre provinces et à la mobilité de la main-d’oeuvre, qui fragmentent un marché intérieur déjà petit. Ce document examine donc également les réformes possibles de l’Accord sur le commerce intérieur et les mesures visant à réduire les obstacles sectoriels aux échanges. Ce Document de travail se rapporte à l’Étude économique de l’OCDE du Canada 2016 (www.oecd.org/fr/eco/etudes/etude-economique-canada.htm).
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".