Commerce international : caractéristiques des entreprises canadiennes exportatrices et importatrices de services commerciaux 2010 à 2018
Bibliographic record
Abstract
Le mémoire fournit un ensemble de faits stylisés sur les entreprises qui participent au commerce international de services commerciaux, en utilisant une nouvelle base de données uniques au niveau des entreprises qui exportent et importent des services au Canada. Il est démontré que c’est seulement une petite fraction des entreprises canadiennes qui sont engagées dans le commerce international de services, que la participation varie à travers les industries et que les commerçants de services sont différents des non-commerçants en termes de taille, de productivité, de salaires et d’autres caractéristiques. Également, le mémoire fournit des preuves détaillées sur les structures commerciales des exportateurs et importateurs de services commerciaux comme le nombre de marchés desservis, la valeur des exportations et des importations par destination et la part individuelle des marchés par rapport aux revenus totaux. Les résultats sont interprétés en fonction de la littérature existante sur le commerce de services et de marchandises. Les résultats illustrent que l’hétérogénéité est une caractéristique prédominante dans le commerce international de services. En plus, le mémoire présente l’importance de la marge extensive et intensive dans l’équation de gravité. Finalement, les résultats permettent d’illustrer la forte ressemblance entre le commerce international de marchandises et de services et ces derniers sont, en majorité, conforment à la littérature existante.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".