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Record W2984553011

Croissance de la productivité multifactorielle ajustée en fonction de l’environnement dans le secteur de la fabrication au Canada

2019· article· fr· W2984553011 on OpenAlexaboutno aff
Wulong Gu, Michael Willox, Jakir Hussain

Bibliographic record

VenueDirection des études analytiques : documents de recherche · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Impact and Sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La nécessité de mesurer les produits souhaitables (les biens et services) ainsi que les produits non souhaitables (les émissions de gaz à effet de serre [GES] et les principaux contaminants atmosphériques [PCA]) issus de l’activité économique devient de plus en plus importante, tandis que la performance économique et la performance environnementale deviennent plus indissociables que jamais. Les mesures normalisées de la croissance de la productivité multifactorielle (PMF) donnent un aperçu des niveaux de vie à la hausse et du rendement des économies, mais elles pourraient être trompeuses si l’on tient compte uniquement des produits souhaitables. La présente étude fournit des estimations de la croissance de la productivité multifactorielle ajustée en fonction de l’environnement (PMFAE) au moyen d’une nouvelle base de données exhaustive. Cette base de données comprend des renseignements sur les émissions de GES et les PCA ainsi que sur les activités de production des fabricants canadiens. emier objectif). Nous constatons que la diversification des societes est de nature horizontale dans une proportion de plus de 80 %, qu'elle se produit entre des industries qui n'affichent pas de solides relations vendeur-acheteur. Cela laisse entendre, en general, que beaucoup d'entreprises poursuivent des strategies de diversification davantage pour repartir les risques auxquels elles sont confrontees et pour tirer profit d'actifs particuliers que pour accroitre leur efficacite verticale. La diversification des societes est aussi dans une proportion de 71 % a large spectre, ce qui represente un elargissement des activites des societes entre des groupes (d'industries) a deux chiffres (plutot qu'a l'interieur de ces groupes. Notre second objectif consiste a verifier si les tendances sur le plan de la diversification sont etroitement associees a certaines caracteristiques des industries. Nous examinons dans ce cas des facteurs au niveau des industries qui, suivant un postulat general, ont des consequences sur le degre de diversification (comme la croissance, la concentration et l'intensite d'utilisation des connaissances) au meme titre que d'autres variables concues pour evaluer si les structures de propriete diversifiees sont associees aux flux des echanges entre les industries. Notre analyse de regression fait appel a trois mesures empiriques de la diversification : premierement, l'ampleur de l'entropie totale (c'est-a-dire la diversification) a l'interieur d'une industrie, deuxiemement, l'entropie moyenne par entreprise et, finalement, le pourcentage d'entreprises dans une industrie qui se diversifient. A l'interieur de notre echantillon de 132 industries commerciales, la diversification totale est positivement associee a l'intensite des flux des echanges entre les industries. Par consequent, plus les liens vendeur-acheteur qu'une industrie a avec d'autres secteurs sont diversifies, plus l'on devrait constater que le degre de diversification des societes y est eleve. Cela fournit des elements prouvant que l'intensite des echanges entre les industries contribue grandement a expliquer le degre global de diversification des societes, lorsque ce degre est, a son tour, determine par i) le nombre d'entreprises diversifiees et ii) le degre moyen de diversification a l'interieur de ces

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.497
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
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 head0.023
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.300 · 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".

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Published2019
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