Chaînes de valeur mondiales et vulnérabilité des industries canadiennes à la pandémie de Covid-19
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de COVID-19 a bouleversé l’économie à l’échelle planétaire, révélant la vulnérabilité des chaînes de valeur mondiales. Au début de l’année 2020, la Chine a imposé des confinements dans plusieurs de ses villes, entraînant une réduction significative de sa production industrielle et, par conséquent, de ses exportations. Ce mémoire examine l’impact de ces perturbations des chaînes d’approvisionnement sur le secteur industriel canadien, en mettant l’accent sur la dépendance du Canada aux importations de biens intermédiaires en provenance de la Chine. Nous étudions également les importations de biens intermédiaires en provenance des États-Unis, principal partenaire commercial du Canada, eux-mêmes impactés par les confinements en Chine et par la pandémie de COVID-19. Nos analyses révèlent que les secteurs fortement dépendants des importations américaines ont subi des réductions considérables du PIB, de l’emploi, ainsi que des volumes d’importations et d’exportations dans les mois suivant les confinements en Chine. En contraste, les importations en provenance de la Chine semblent avoir eu un impact négligeable sur le secteur industriel canadien, suggérant que c’est principalement l’exposition aux États-Unis qui a eu un effet direct significatif. Plus précisément, au plus fort de la récession, nous observons une diminution de seulement 2,08 points de pourcentage du PIB dans les secteurs ayant une exposition directe à la Chine supérieure d’un écart-type, contre une baisse de 21,49 points de pourcentage pour les États-Unis. Les prix à la production n’ont pas réagi immédiatement aux confinements en Chine, indiquant des effets tangibles uniquement après une période prolongée. Ceci suggère que la baisse de production dans les secteurs les plus exposés n’a pas été causée par une variation de la demande intérieure. Une analyse de l’exposition indirecte à la Chine confirme de nouveau le rôle prépondérant des États-Unis dans le secteur industriel canadien. Ces résultats mettent en lumière la complexité des réseaux de chaînes de valeurs canadiens et soulignent l’importance d’adapter l’analyse au contexte canadien. Cela permet de comprendre pleinement l’impact de la pandémie sur le secteur industriel du pays. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : COVID-19, perturbations des chaînes d’approvisionnement internationales, secteur industriel canadien, exposition aux importations, croissance du PIB sectoriel, États-Unis, Chine
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".