Importance des raisons de relocaliser des activités de services de gestion générale au Canada, selon l'industrie et la taille de l’entreprise
Bibliographic record
Abstract
Pourcentage d’entreprises pour lesquelles certaines raisons de la relocalisation des activités de services de gestion générale au Canada n’étaient pas importantes du tout ou étaient peu importantes, importantes, très importantes ou sans objet, selon le code du Système de classification des industries de l’Amérique du Nord (SCIAN) et la taille de l’entreprise, sur une période d’observation de trois ans. Les raisons de la relocalisation de ces activités au Canada peuvent comprendre les suivantes : non-réalisation des économies de coûts (diminution des coûts d’exploitation) découlant de la délocalisation des activités à l’étranger, augmentation des coûts de la main-d’œuvre à l’étranger (diminution des coûts de la main-d’œuvre au Canada), qualité supérieure de la main-d’œuvre ou des ressources au Canada, affaiblissement du dollar canadien, regroupement de plusieurs fournisseurs, incitatifs fiscaux ou autres incitatifs financiers, préoccupations relatives à la propriété intellectuelle, proximité des clients ou autres questions de logistique et autres motifs relatifs aux services de gestion générale.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".