Incidence de la propriété d’entreprises par les immigrants sur le commerce international
Bibliographic record
Abstract
Le Canada comprend une population relativement importante qui est née à l’étranger, et la prospérité économique du pays dépend du commerce international. Le présent document permet d’examiner la manière dont ces deux caractéristiques sont liées. Plus précisément, il permet d’étudier l’effet de la propriété d’entreprises par les immigrants sur le commerce international au Canada. Comprendre l’incidence des immigrants sur le commerce international est d’une importance particulière pour le Canada, car il s’agit d’une petite économie ouverte comportant une population relativement importante d’immigrants. Le présent document permet d’examiner de manière empirique l’incidence de la propriété d’entreprises par les immigrants sur le commerce international au Canada à l’aide d’une nouvelle base de données sur les entreprises comportant des renseignements détaillés sur la propriété des entreprises et le commerce. Ces nouvelles données permettent de mieux différencier l’effet des immigrants sur la réduction des coûts de l’information et sur la demande de produits, et d’évaluer l’incidence de la propriété d’entreprises par les immigrants sur les marges extensives et la marge intensive du commerce international.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".