Impact des IDE greenfield sortants sur l'emploi domestique : cas des entreprises multinationales canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire étudie l’impact des investissements directs canadiens à l’étranger de forme "greenfield" (les investissements en terrain vierge) sur les niveaux d’emplois locaux au Canada. Pour atteindre cet objectif, nous exploitons des données de panel de 9444 observations provenant de la fusion des bases de données FDI Markets pour les IDE et de Statistique Canada pour l’emploi à travers les villes canadiennes. L’analyse économétrique s’appuie sur un modèle à effet fixe de trois niveaux (villes, secteurs industriels et années) fondé sur celui de l’article de Crescenzi et al. (2022). À l’issue de l’estimation de notre modèle, nous trouvons un impact positif et significatif au seuil de 1% du nombre de projets d’IDE "greenfield" sortants sur les niveaux d’emplois locaux au Canada. Nous trouvons également que l’impact positif du nombre de projets d’IDE sortants de forme "greenfield" sur les emplois locaux est plus marqué dans les industries manufacturières de mêmeque dans l’industrie des services professionnels, et lorsque les IDE "greenfield" sortants sont dirigés vers les pays membres de l’OCDE. Il semble évident à la lecture des résultats que des programmes de soutien au développement des projets d’investissement à l’étranger de forme "greenfield" pourraient être pertinents. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Investissements directs canadiens à l’étranger, emploi local, entreprises, effets de débordement, villes, secteurs industriels
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".