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19+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Revenu de location";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"211,0";"2014";"218,0";"2015";"227,5";"2016";"231,5";"2017";"232,1";"2018";"236,7";"2019";"242,7";"2020";"235,7";"2021";"224,0";"2022ʳ";"239,6";"2023ʳ";"297,5";"2024ᵖ";"355,6"
20+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Revenu de location";"$/hab";"2002";"844";"2003";"790";"2004";"746";"2005";"770";"2006";"803";"2007";"828";"2008";"884";"2009";"916";"";"2010";"929";"2011";"988";"2012";"1 008";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
21+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Revenu de location";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 057";"2014";"1 097";"2015";"1 151";"2016";"1 174";"2017";"1 178";"2018";"1 202";"2019";"1 231";"2020";"1 192";"2021";"1 124";"2022ʳ";"1 192";"2023ʳ";"1 470";"2024ᵖ";"1 742"
22+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu net de la propriété";"M$";"2002";"308,9";"2003";"297,1";"2004";"307,1";"2005";"316,0";"2006";"315,9";"2007";"345,1";"2008";"386,2";"2009";"359,6";"";"2010";"351,8";"2011";"356,5";"2012";"360,7";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
23+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu net de la propriété";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"400,9";"2014";"415,8";"2015";"442,1";"2016";"476,5";"2017";"518,0";"2018";"431,8";"2019";"466,9";"2020";"495,1";"2021";"515,2";"2022ʳ";"540,6";"2023ʳ";"543,2";"2024ᵖ";"620,4"
24+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"2002";"1 526";"2003";"1 473";"2004";"1 523";"2005";"1 569";"2006";"1 571";"2007";"1 716";"2008";"1 923";"2009";"1 793";"";"2010";"1 753";"2011";"1 777";"2012";"1 801";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
25+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 008";"2014";"2 093";"2015";"2 236";"2016";"2 415";"2017";"2 628";"2018";"2 193";"2019";"2 368";"2020";"2 503";"2021";"2 585";"2022ʳ";"2 690";"2023ʳ";"2 684";"2024ᵖ";"3 039"
26+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
27+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
28+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
29+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
30+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu primaire";"M$";"2002";"3 400,6";"2003";"3 510,0";"2004";"3 688,8";"2005";"3 774,6";"2006";"3 949,2";"2007";"4 138,6";"2008";"4 330,2";"2009";"4 384,2";"";"2010";"4 475,5";"2011";"4 656,0";"2012";"4 801,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
31+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"4 955,1";"2014";"5 069,2";"2015";"5 110,0";"2016";"5 217,5";"2017";"5 440,9";"2018";"5 560,1";"2019";"5 788,5";"2020";"5 803,7";"2021";"6 293,8";"2022ʳ";"6 784,6";"2023ʳ";"7 011,1";"2024ᵖ";"7 499,4"
32+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"16 796";"2003";"17 402";"2004";"18 293";"2005";"18 747";"2006";"19 640";"2007";"20 585";"2008";"21 566";"2009";"21 863";"";"2010";"22 302";"2011";"23 200";"2012";"23 966";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
33+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"24 815";"2014";"25 511";"2015";"25 846";"2016";"26 446";"2017";"27 600";"2018";"28 241";"2019";"29 358";"2020";"29 339";"2021";"31 577";"2022ʳ";"33 763";"2023ʳ";"34 646";"2024ᵖ";"36 736"
34+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
35+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
36+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
37+"01";"Bas-Saint-Laurent";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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39+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Transferts courants reçus";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 864,9";"2014";"1 921,1";"2015";"2 038,0";"2016";"2 143,6";"2017";"2 196,6";"2018";"2 262,7";"2019";"2 329,6";"2020";"2 791,8";"2021";"2 721,2";"2022ʳ";"2 879,2";"2023ʳ";"2 881,0";"2024ᵖ";"3 004,6"
40+"01";"Bas-Saint-Laurent";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"5 629";"2003";"5 978";"2004";"6 233";"2005";"6 409";"2006";"6 974";"2007";"7 257";"2008";"7 592";"2009";"7 964";"";"2010";"8 266";"2011";"8 612";"2012";"9 041";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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43+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"11,3";"2014";"11,8";"2015";"11,6";"2016";"11,5";"2017";"12,5";"2018";"13,4";"2019";"14,2";"2020";"20,3";"2021";"23,8";"2022ʳ";"25,3";"2023ʳ";"26,1";"2024ᵖ";"25,1"
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55+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Administration fédérale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"695,2";"2014";"710,1";"2015";"751,2";"2016";"787,8";"2017";"820,1";"2018";"829,7";"2019";"854,9";"2020";"1 262,1";"2021";"1 135,6";"2022ʳ";"1 040,0";"2023ʳ";"1 077,4";"2024ᵖ";"1 137,2"
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104+"01";"Bas-Saint-Laurent";"......Transferts divers";"$/hab";"2002";"484";"2003";"507";"2004";"534";"2005";"484";"2006";"464";"2007";"482";"2008";"538";"2009";"574";"";"2010";"613";"2011";"656";"2012";"716";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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111+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Régime de rentes du Québec et Régime de pensions du Canada";"$/hab";"2002";"889";"2003";"948";"2004";"1 016";"2005";"1 074";"2006";"1 146";"2007";"1 208";"2008";"1 288";"2009";"1 368";"";"2010";"1 439";"2011";"1 508";"2012";"1 616";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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113+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Régime de rentes du Québec et Régime de pensions du Canada";"M$";"2002";"180,0";"2003";"191,3";"2004";"205,0";"2005";"216,2";"2006";"230,5";"2007";"242,9";"2008";"258,7";"2009";"274,3";"";"2010";"288,9";"2011";"302,7";"2012";"323,7";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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131+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux sociétés financières";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"589,9";"2014";"624,6";"2015";"653,3";"2016";"713,4";"2017";"714,8";"2018";"760,9";"2019";"792,6";"2020";"768,6";"2021";"792,2";"2022ʳ";"851,7";"2023ʳ";"875,3";"2024ᵖ";"945,5"
132+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 954";"2014";"3 143";"2015";"3 304";"2016";"3 616";"2017";"3 626";"2018";"3 865";"2019";"4 020";"2020";"3 885";"2021";"3 974";"2022ʳ";"4 238";"2023ʳ";"4 325";"2024ᵖ";"4 632"
133+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"2002";"1 810";"2003";"1 997";"2004";"2 121";"2005";"2 233";"2006";"2 403";"2007";"2 391";"2008";"2 439";"2009";"2 325";"";"2010";"2 423";"2011";"2 768";"2012";"2 913";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
134+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 428,9";"2014";"1 476,9";"2015";"1 506,9";"2016";"1 535,6";"2017";"1 558,1";"2018";"1 635,3";"2019";"1 719,8";"2020";"1 769,0";"2021";"1 964,2";"2022ʳ";"2 156,5";"2023ʳ";"2 189,0";"2024ᵖ";"2 306,8"
135+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"7 156";"2014";"7 432";"2015";"7 622";"2016";"7 783";"2017";"7 904";"2018";"8 306";"2019";"8 722";"2020";"8 943";"2021";"9 854";"2022ʳ";"10 732";"2023ʳ";"10 817";"2024ᵖ";"11 300"
136+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"4 692";"2003";"4 953";"2004";"5 285";"2005";"5 538";"2006";"5 683";"2007";"5 902";"2008";"5 984";"2009";"6 114";"";"2010";"6 300";"2011";"6 678";"2012";"7 061";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
137+"01";"Bas-Saint-Laurent";"..Aux administrations publiques";"M$";"2002";"949,9";"2003";"999,1";"2004";"1 065,7";"2005";"1 115,1";"2006";"1 142,8";"2007";"1 186,7";"2008";"1 201,4";"2009";"1 226,1";"";"2010";"1 264,3";"2011";"1 340,1";"2012";"1 414,5";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
138+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"2 882";"2003";"3 022";"2004";"3 254";"2005";"3 426";"2006";"3 535";"2007";"3 739";"2008";"3 671";"2009";"3 691";"";"2010";"3 706";"2011";"4 053";"2012";"4 276";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
139+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"850,6";"2014";"885,1";"2015";"906,7";"2016";"929,8";"2017";"947,8";"2018";"995,9";"2019";"1 055,2";"2020";"1 104,2";"2021";"1 218,9";"2022ʳ";"1 333,4";"2023ʳ";"1 321,4";"2024ᵖ";"1 391,5"
140+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"2002";"583,5";"2003";"609,5";"2004";"656,2";"2005";"689,9";"2006";"710,7";"2007";"751,7";"2008";"737,0";"2009";"740,2";"";"2010";"743,7";"2011";"813,4";"2012";"856,6";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
141+"01";"Bas-Saint-Laurent";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"4 260";"2014";"4 454";"2015";"4 586";"2016";"4 713";"2017";"4 808";"2018";"5 058";"2019";"5 352";"2020";"5 582";"2021";"6 115";"2022ʳ";"6 636";"2023ʳ";"6 530";"2024ᵖ";"6 816"
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347+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
348+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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351+"03";"Capitale-Nationale";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"23 657";"2003";"24 386";"2004";"25 428";"2005";"26 201";"2006";"26 900";"2007";"28 055";"2008";"29 104";"2009";"29 528";"";"2010";"29 984";"2011";"31 101";"2012";"32 279";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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353+"03";"Capitale-Nationale";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"23 804,4";"2014";"24 415,4";"2015";"25 066,5";"2016";"25 568,0";"2017";"26 830,6";"2018";"27 804,3";"2019";"29 218,6";"2020";"29 236,8";"2021";"31 779,1";"2022ʳ";"34 454,3";"2023ʳ";"36 394,9";"2024ᵖ";"39 160,5"
354+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
355+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
356+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
357+"03";"Capitale-Nationale";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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362+"03";"Capitale-Nationale";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"89";"2003";"84";"2004";"77";"2005";"79";"2006";"83";"2007";"86";"2008";"89";"2009";"81";"";"2010";"87";"2011";"88";"2012";"81";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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365+"03";"Capitale-Nationale";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"86";"2014";"89";"2015";"88";"2016";"92";"2017";"106";"2018";"119";"2019";"117";"2020";"175";"2021";"212";"2022ʳ";"228";"2023ʳ";"223";"2024ᵖ";"219"
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426+"03";"Capitale-Nationale";"....Administrations autochtones";"M$";"2002";"1,2";"2003";"1,3";"2004";"1,3";"2005";"1,7";"2006";"1,2";"2007";"0,9";"2008";"4,1";"2009";"0,6";"";"2010";"0,5";"2011";"0,5";"2012";"1,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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432+"03";"Capitale-Nationale";"....Régime de rentes du Québec et Régime de pensions du Canada";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 190,0";"2014";"1 253,4";"2015";"1 315,5";"2016";"1 367,0";"2017";"1 417,1";"2018";"1 472,3";"2019";"1 531,8";"2020";"1 586,0";"2021";"1 620,4";"2022ʳ";"1 696,4";"2023ʳ";"1 839,4";"2024ᵖ";"1 943,8"
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435+"03";"Capitale-Nationale";"..Des non-résidents";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"25,7";"2014";"26,4";"2015";"28,2";"2016";"29,4";"2017";"30,4";"2018";"31,1";"2019";"34,7";"2020";"35,4";"2021";"36,1";"2022ʳ";"38,4";"2023ʳ";"41,3";"2024ᵖ";"46,5"
436+"03";"Capitale-Nationale";"..Des non-résidents";"$/hab";"2002";"23";"2003";"23";"2004";"25";"2005";"26";"2006";"26";"2007";"29";"2008";"29";"2009";"29";"";"2010";"28";"2011";"31";"2012";"34";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
437+"03";"Capitale-Nationale";"..Des non-résidents";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"36";"2014";"36";"2015";"39";"2016";"40";"2017";"41";"2018";"42";"2019";"46";"2020";"47";"2021";"47";"2022ʳ";"50";"2023ʳ";"52";"2024ᵖ";"58"
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443+"03";"Capitale-Nationale";"Transferts courants payés";"M$";"2002";"6 620,7";"2003";"7 015,1";"2004";"7 373,4";"2005";"7 765,9";"2006";"8 218,4";"2007";"8 552,3";"2008";"8 826,0";"2009";"8 778,9";"";"2010";"9 131,7";"2011";"9 839,8";"2012";"10 369,3";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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455+"03";"Capitale-Nationale";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"7 033,0";"2014";"7 258,9";"2015";"7 477,6";"2016";"7 621,0";"2017";"7 826,5";"2018";"8 312,2";"2019";"8 816,1";"2020";"8 991,4";"2021";"9 969,6";"2022ʳ";"10 975,8";"2023ʳ";"11 409,7";"2024ᵖ";"12 151,7"
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457+"03";"Capitale-Nationale";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"9 750";"2014";"9 999";"2015";"10 248";"2016";"10 375";"2017";"10 582";"2018";"11 145";"2019";"11 703";"2020";"11 842";"2021";"13 071";"2022ʳ";"14 176";"2023ʳ";"14 442";"2024ᵖ";"15 063"
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461+"03";"Capitale-Nationale";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"6 394";"2014";"6 567";"2015";"6 753";"2016";"6 829";"2017";"7 025";"2018";"7 429";"2019";"7 825";"2020";"8 028";"2021";"8 818";"2022ʳ";"9 477";"2023ʳ";"9 497";"2024ᵖ";"9 916"
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463+"03";"Capitale-Nationale";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 822";"2014";"2 901";"2015";"2 955";"2016";"3 002";"2017";"3 002";"2018";"3 153";"2019";"3 320";"2020";"3 288";"2021";"3 648";"2022ʳ";"4 117";"2023ʳ";"4 387";"2024ᵖ";"4 608"
464+"03";"Capitale-Nationale";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"2002";"1 890";"2003";"2 024";"2004";"2 085";"2005";"2 184";"2006";"2 252";"2007";"2 196";"2008";"2 356";"2009";"2 431";"";"2010";"2 578";"2011";"2 562";"2012";"2 725";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
465+"03";"Capitale-Nationale";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"2002";"1 239,3";"2003";"1 334,7";"2004";"1 381,0";"2005";"1 452,0";"2006";"1 507,2";"2007";"1 484,4";"2008";"1 611,8";"2009";"1 684,6";"";"2010";"1 810,0";"2011";"1 821,7";"2012";"1 950,9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
466+"03";"Capitale-Nationale";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"534";"2014";"532";"2015";"540";"2016";"543";"2017";"556";"2018";"563";"2019";"559";"2020";"525";"2021";"606";"2022ʳ";"582";"2023ʳ";"558";"2024ᵖ";"539"
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469+"03";"Capitale-Nationale";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"314";"2003";"324";"2004";"337";"2005";"340";"2006";"349";"2007";"423";"2008";"431";"2009";"457";"";"2010";"479";"2011";"496";"2012";"506";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1091+"07";"Outaouais";"..Aux sociétés financières";"M$";"2002";"885,9";"2003";"992,9";"2004";"1 061,6";"2005";"1 130,6";"2006";"1 234,8";"2007";"1 243,0";"2008";"1 307,5";"2009";"1 280,9";"";"2010";"1 361,6";"2011";"1 663,0";"2012";"1 655,5";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1093+"07";"Outaouais";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"2002";"2 711";"2003";"2 989";"2004";"3 149";"2005";"3 311";"2006";"3 579";"2007";"3 558";"2008";"3 682";"2009";"3 546";"";"2010";"3 702";"2011";"4 448";"2012";"4 395";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1437+"09";"Côte-Nord";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1457+"10";"Nord-du-Québec";"....Revenu non agricole net";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"601";"2014";"617";"2015";"586";"2016";"668";"2017";"708";"2018";"714";"2019";"683";"2020";"725";"2021";"594";"2022ʳ";"720";"2023ʳ";"800";"2024ᵖ";"644"
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1460+"10";"Nord-du-Québec";"....Revenu de location";"$/hab";"2002";"804";"2003";"770";"2004";"718";"2005";"671";"2006";"657";"2007";"625";"2008";"686";"2009";"653";"";"2010";"650";"2011";"687";"2012";"733";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1461+"10";"Nord-du-Québec";"....Revenu de location";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"792";"2014";"807";"2015";"798";"2016";"795";"2017";"791";"2018";"820";"2019";"814";"2020";"787";"2021";"699";"2022ʳ";"686";"2023ʳ";"790";"2024ᵖ";"982"
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1464+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"2002";"794";"2003";"657";"2004";"587";"2005";"560";"2006";"658";"2007";"683";"2008";"830";"2009";"694";"";"2010";"671";"2011";"710";"2012";"690";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1465+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu net de la propriété";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"33,5";"2014";"32,0";"2015";"32,7";"2016";"33,7";"2017";"35,5";"2018";"28,1";"2019";"31,0";"2020";"35,9";"2021";"38,4";"2022ʳ";"42,3";"2023ʳ";"38,2";"2024ᵖ";"47,1"
1466+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1467+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1468+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1469+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1471+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"24 834";"2014";"25 510";"2015";"25 703";"2016";"26 545";"2017";"27 556";"2018";"28 594";"2019";"29 417";"2020";"29 690";"2021";"30 897";"2022ʳ";"32 645";"2023ʳ";"33 925";"2024ᵖ";"34 938"
1472+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"19 390";"2003";"19 817";"2004";"20 285";"2005";"20 124";"2006";"19 940";"2007";"20 771";"2008";"22 299";"2009";"21 964";"";"2010";"21 987";"2011";"22 964";"2012";"24 223";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1473+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 088,1";"2014";"1 124,2";"2015";"1 143,9";"2016";"1 186,1";"2017";"1 238,2";"2018";"1 294,7";"2019";"1 338,9";"2020";"1 357,2";"2021";"1 425,2";"2022ʳ";"1 513,6";"2023ʳ";"1 582,9";"2024ᵖ";"1 648,0"
1474+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1475+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1476+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1477+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1479+"10";"Nord-du-Québec";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"6 673";"2014";"6 847";"2015";"7 168";"2016";"8 088";"2017";"8 820";"2018";"8 584";"2019";"9 064";"2020";"11 873";"2021";"11 219";"2022ʳ";"11 134";"2023ʳ";"11 716";"2024ᵖ";"12 114"
1480+"10";"Nord-du-Québec";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"4 087";"2003";"4 399";"2004";"4 741";"2005";"5 248";"2006";"5 505";"2007";"5 496";"2008";"32 517";"2009";"5 844";"";"2010";"5 845";"2011";"6 012";"2012";"6 560";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1481+"10";"Nord-du-Québec";"Transferts courants reçus";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"292,4";"2014";"301,7";"2015";"319,0";"2016";"361,4";"2017";"396,3";"2018";"388,7";"2019";"412,5";"2020";"542,8";"2021";"517,5";"2022ʳ";"516,3";"2023ʳ";"546,7";"2024ᵖ";"571,4"
1482+"10";"Nord-du-Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"2002";"1,6";"2003";"1,6";"2004";"1,9";"2005";"1,9";"2006";"1,9";"2007";"2,0";"2008";"3,0";"2009";"2,5";"";"2010";"2,2";"2011";"2,5";"2012";"2,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1483+"10";"Nord-du-Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"50";"2014";"52";"2015";"55";"2016";"50";"2017";"58";"2018";"67";"2019";"63";"2020";"112";"2021";"123";"2022ʳ";"122";"2023ʳ";"119";"2024ᵖ";"96"
1484+"10";"Nord-du-Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"40";"2003";"39";"2004";"47";"2005";"47";"2006";"47";"2007";"49";"2008";"73";"2009";"60";"";"2010";"53";"2011";"57";"2012";"51";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1485+"10";"Nord-du-Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2,2";"2014";"2,3";"2015";"2,4";"2016";"2,2";"2017";"2,6";"2018";"3,0";"2019";"2,9";"2020";"5,1";"2021";"5,7";"2022ʳ";"5,7";"2023ʳ";"5,5";"2024ᵖ";"4,5"
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1511+"10";"Nord-du-Québec";"......Prestations de la Sécurité de la vieillesse et SRG";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"651";"2014";"691";"2015";"721";"2016";"767";"2017";"818";"2018";"817";"2019";"863";"2020";"947";"2021";"962";"2022ʳ";"1 057";"2023ʳ";"1 171";"2024ᵖ";"1 255"
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1561+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Moins</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1562+"10";"Nord-du-Québec";"Transferts courants payés";"M$";"2002";"247,5";"2003";"255,0";"2004";"266,4";"2005";"269,8";"2006";"270,0";"2007";"279,6";"2008";"297,1";"2009";"286,6";"";"2010";"295,4";"2011";"316,6";"2012";"340,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1573+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux sociétés financières";"M$";"2002";"67,4";"2003";"76,0";"2004";"81,5";"2005";"80,6";"2006";"81,3";"2007";"80,0";"2008";"84,4";"2009";"80,2";"";"2010";"84,7";"2011";"93,3";"2012";"100,7";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1575+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"233,3";"2014";"238,9";"2015";"248,3";"2016";"253,9";"2017";"258,0";"2018";"276,5";"2019";"288,4";"2020";"297,0";"2021";"317,2";"2022ʳ";"341,7";"2023ʳ";"353,5";"2024ᵖ";"376,3"
1576+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"4 338";"2003";"4 299";"2004";"4 369";"2005";"4 449";"2006";"4 438";"2007";"4 630";"2008";"4 847";"2009";"4 679";"";"2010";"4 703";"2011";"4 927";"2012";"5 256";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1577+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 325";"2014";"5 420";"2015";"5 579";"2016";"5 682";"2017";"5 741";"2018";"6 106";"2019";"6 336";"2020";"6 497";"2021";"6 876";"2022ʳ";"7 369";"2023ʳ";"7 576";"2024ᵖ";"7 977"
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1579+"10";"Nord-du-Québec";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"141,4";"2014";"143,7";"2015";"149,7";"2016";"152,8";"2017";"156,7";"2018";"171,1";"2019";"179,0";"2020";"187,3";"2021";"197,4";"2022ʳ";"212,8";"2023ʳ";"215,4";"2024ᵖ";"218,9"
1580+"10";"Nord-du-Québec";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"2 874";"2003";"2 762";"2004";"2 796";"2005";"2 865";"2006";"2 827";"2007";"3 010";"2008";"3 103";"2009";"2 878";"";"2010";"2 815";"2011";"3 024";"2012";"3 233";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1581+"10";"Nord-du-Québec";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 227";"2014";"3 261";"2015";"3 364";"2016";"3 420";"2017";"3 487";"2018";"3 780";"2019";"3 932";"2020";"4 098";"2021";"4 280";"2022ʳ";"4 590";"2023ʳ";"4 617";"2024ᵖ";"4 641"
1582+"10";"Nord-du-Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"77,6";"2014";"81,0";"2015";"84,2";"2016";"86,7";"2017";"86,5";"2018";"90,8";"2019";"95,0";"2020";"96,1";"2021";"103,7";"2022ʳ";"114,2";"2023ʳ";"123,3";"2024ᵖ";"142,6"
1583+"10";"Nord-du-Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"2002";"49,1";"2003";"52,1";"2004";"53,6";"2005";"54,4";"2006";"55,7";"2007";"55,8";"2008";"61,2";"2009";"63,4";"";"2010";"67,9";"2011";"68,7";"2012";"74,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1584+"10";"Nord-du-Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"2002";"1 251";"2003";"1 318";"2004";"1 342";"2005";"1 355";"2006";"1 381";"2007";"1 365";"2008";"1 479";"2009";"1 519";"";"2010";"1 598";"2011";"1 598";"2012";"1 714";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1585+"10";"Nord-du-Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 770";"2014";"1 839";"2015";"1 893";"2016";"1 941";"2017";"1 926";"2018";"2 005";"2019";"2 088";"2020";"2 102";"2021";"2 249";"2022ʳ";"2 464";"2023ʳ";"2 643";"2024ᵖ";"3 024"
1586+"10";"Nord-du-Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"2002";"8,3";"2003";"8,7";"2004";"9,2";"2005";"9,2";"2006";"9,3";"2007";"10,4";"2008";"10,9";"2009";"11,8";"";"2010";"12,3";"2011";"13,1";"2012";"13,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1587+"10";"Nord-du-Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"328";"2014";"320";"2015";"322";"2016";"321";"2017";"328";"2018";"321";"2019";"316";"2020";"297";"2021";"347";"2022ʳ";"316";"2023ʳ";"316";"2024ᵖ";"312"
1588+"10";"Nord-du-Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"212";"2003";"219";"2004";"231";"2005";"228";"2006";"230";"2007";"255";"2008";"265";"2009";"282";"";"2010";"290";"2011";"305";"2012";"309";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1589+"10";"Nord-du-Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"14,4";"2014";"14,1";"2015";"14,4";"2016";"14,4";"2017";"14,8";"2018";"14,5";"2019";"14,4";"2020";"13,6";"2021";"16,0";"2022ʳ";"14,6";"2023ʳ";"14,7";"2024ᵖ";"14,7"
1590+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux non-résidents";"$/hab";"2002";"5";"2003";"5";"2004";"5";"2005";"5";"2006";"5";"2007";"7";"2008";"7";"2009";"8";"";"2010";"7";"2011";"9";"2012";"9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1591+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux non-résidents";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"0,4";"2014";"0,4";"2015";"0,5";"2016";"0,5";"2017";"0,6";"2018";"0,6";"2019";"0,6";"2020";"0,6";"2021";"0,6";"2022ʳ";"0,7";"2023ʳ";"0,7";"2024ᵖ";"0,7"
1592+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux non-résidents";"M$";"2002";"0,2";"2003";"0,2";"2004";"0,2";"2005";"0,2";"2006";"0,2";"2007";"0,3";"2008";"0,3";"2009";"0,3";"";"2010";"0,3";"2011";"0,4";"2012";"0,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1593+"10";"Nord-du-Québec";"..Aux non-résidents";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"9";"2014";"9";"2015";"11";"2016";"11";"2017";"12";"2018";"13";"2019";"13";"2020";"13";"2021";"14";"2022ʳ";"16";"2023ʳ";"15";"2024ᵖ";"15"
1594+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1595+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1596+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1597+"10";"Nord-du-Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1598+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu disponible";"M$";"2002";"674,5";"2003";"703,2";"2004";"733,1";"2005";"748,4";"2006";"755,5";"2007";"794,1";"2008";"1 970,4";"2009";"875,0";"⁵";"2010";"887,1";"2011";"929,4";"2012";"996,8";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1599+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu disponible";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 028,2";"2014";"1 060,7";"2015";"1 079,3";"2016";"1 146,8";"2017";"1 221,8";"2018";"1 242,3";"2019";"1 297,1";"2020";"1 443,1";"2021";"1 465,2";"2022ʳ";"1 521,2";"2023ʳ";"1 593,8";"2024ᵖ";"1 661,9"
1600+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu disponible";"$/hab";"2002";"17 176";"2003";"17 771";"2004";"18 356";"2005";"18 649";"2006";"18 745";"2007";"19 426";"2008";"47 635";"2009";"20 946";"⁵";"2010";"20 879";"2011";"21 614";"2012";"22 954";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1601+"10";"Nord-du-Québec";"Revenu disponible";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"23 468";"2014";"24 069";"2015";"24 251";"2016";"25 666";"2017";"27 191";"2018";"27 437";"2019";"28 497";"2020";"31 570";"2021";"31 764";"2022ʳ";"32 809";"2023ʳ";"34 159";"2024ᵖ";"35 232"
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1603+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"Rémunération des salariés";"$/hab";"2002";"11 255";"2003";"12 037";"2004";"12 543";"2005";"12 608";"2006";"12 792";"2007";"13 655";"2008";"14 397";"2009";"14 771";"";"2010";"15 388";"2011";"16 484";"2012";"17 455";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1626+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1627+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1628+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1629+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1632+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"14 096";"2003";"14 855";"2004";"15 446";"2005";"15 507";"2006";"15 764";"2007";"16 916";"2008";"17 669";"2009";"18 081";"";"2010";"18 756";"2011";"20 084";"2012";"21 144";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1633+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"21 703";"2014";"22 426";"2015";"22 864";"2016";"23 967";"2017";"25 450";"2018";"26 075";"2019";"27 599";"2020";"27 716";"2021";"30 297";"2022ʳ";"32 309";"2023ʳ";"33 176";"2024ᵖ";"35 030"
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1635+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1636+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1637+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1639+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"10 815";"2014";"11 195";"2015";"11 786";"2016";"12 304";"2017";"12 697";"2018";"13 043";"2019";"13 409";"2020";"15 778";"2021";"15 529";"2022ʳ";"16 188";"2023ʳ";"16 023";"2024ᵖ";"16 551"
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1641+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"6 915";"2003";"7 329";"2004";"7 729";"2005";"7 976";"2006";"8 331";"2007";"8 836";"2008";"9 306";"2009";"9 559";"";"2010";"9 753";"2011";"10 054";"2012";"10 589";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1642+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"47";"2014";"54";"2015";"49";"2016";"50";"2017";"52";"2018";"55";"2019";"58";"2020";"78";"2021";"91";"2022ʳ";"103";"2023ʳ";"95";"2024ᵖ";"84"
1643+"11";"Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"44";"2003";"39";"2004";"43";"2005";"41";"2006";"42";"2007";"44";"2008";"45";"2009";"43";"";"2010";"46";"2011";"48";"2012";"45";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1784+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu net de la propriété";"M$";"2002";"891,1";"2003";"863,3";"2004";"889,0";"2005";"938,6";"2006";"983,8";"2007";"1 016,7";"2008";"1 007,9";"2009";"1 029,5";"";"2010";"1 045,3";"2011";"1 082,4";"2012";"1 209,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1788+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1789+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1791+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"20 795";"2003";"21 563";"2004";"22 392";"2005";"22 992";"2006";"24 333";"2007";"25 178";"2008";"26 150";"2009";"26 138";"";"2010";"26 686";"2011";"27 551";"2012";"28 892";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1793+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"12 315,6";"2014";"12 811,3";"2015";"13 204,7";"2016";"13 412,3";"2017";"14 030,6";"2018";"14 530,2";"2019";"15 111,0";"2020";"15 162,1";"2021";"16 671,4";"2022ʳ";"18 081,6";"2023ʳ";"18 803,8";"2024ᵖ";"20 173,4"
1794+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1795+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1796+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1798+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"8 083";"2014";"8 374";"2015";"8 943";"2016";"9 401";"2017";"9 680";"2018";"9 998";"2019";"10 328";"2020";"12 798";"2021";"12 121";"2022ʳ";"12 663";"2023ʳ";"12 606";"2024ᵖ";"13 134"
1799+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"4 579";"2003";"4 838";"2004";"5 141";"2005";"5 306";"2006";"5 958";"2007";"6 111";"2008";"6 431";"2009";"6 803";"";"2010";"7 093";"2011";"7 335";"2012";"7 781";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1801+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Transferts courants reçus";"M$";"2002";"1 789,2";"2003";"1 894,4";"2004";"2 019,8";"2005";"2 094,6";"2006";"2 363,9";"2007";"2 444,0";"2008";"2 589,9";"2009";"2 764,3";"";"2010";"2 911,7";"2011";"3 036,3";"2012";"3 233,9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1802+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"59";"2014";"58";"2015";"59";"2016";"60";"2017";"71";"2018";"77";"2019";"76";"2020";"109";"2021";"131";"2022ʳ";"145";"2023ʳ";"133";"2024ᵖ";"142"
1803+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"56";"2003";"48";"2004";"55";"2005";"61";"2006";"59";"2007";"61";"2008";"64";"2009";"57";"";"2010";"61";"2011";"61";"2012";"58";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1885+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Transferts courants payés";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"12 355";"2014";"12 902";"2015";"13 463";"2016";"13 991";"2017";"14 303";"2018";"15 147";"2019";"15 864";"2020";"15 930";"2021";"17 251";"2022ʳ";"18 559";"2023ʳ";"18 950";"2024ᵖ";"19 862"
1886+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"233";"2003";"222";"2004";"247";"2005";"281";"2006";"286";"2007";"295";"2008";"309";"2009";"289";"";"2010";"310";"2011";"313";"2012";"312";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1887+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"307";"2014";"307";"2015";"301";"2016";"311";"2017";"355";"2018";"396";"2019";"402";"2020";"397";"2021";"413";"2022ʳ";"437";"2023ʳ";"450";"2024ᵖ";"481"
1888+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"2002";"91,0";"2003";"86,9";"2004";"97,2";"2005";"110,8";"2006";"113,3";"2007";"118,0";"2008";"124,6";"2009";"117,3";"";"2010";"127,1";"2011";"129,5";"2012";"129,9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1889+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"128,1";"2014";"128,2";"2015";"126,2";"2016";"130,9";"2017";"150,2";"2018";"168,5";"2019";"171,8";"2020";"170,8";"2021";"179,8";"2022ʳ";"193,3";"2023ʳ";"201,7";"2024ᵖ";"218,8"
1890+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 675";"2014";"3 908";"2015";"4 160";"2016";"4 566";"2017";"4 675";"2018";"4 967";"2019";"5 160";"2020";"5 033";"2021";"5 237";"2022ʳ";"5 459";"2023ʳ";"5 584";"2024ᵖ";"5 903"
1891+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux sociétés financières";"M$";"2002";"885,6";"2003";"1 013,0";"2004";"1 077,3";"2005";"1 135,7";"2006";"1 234,7";"2007";"1 220,1";"2008";"1 281,9";"2009";"1 187,3";"";"2010";"1 251,4";"2011";"1 409,8";"2012";"1 512,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1892+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux sociétés financières";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 532,0";"2014";"1 632,5";"2015";"1 744,9";"2016";"1 923,6";"2017";"1 977,8";"2018";"2 111,8";"2019";"2 204,2";"2020";"2 167,8";"2021";"2 281,0";"2022ʳ";"2 413,2";"2023ʳ";"2 501,4";"2024ᵖ";"2 682,6"
1893+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"2002";"2 266";"2003";"2 587";"2004";"2 742";"2005";"2 877";"2006";"3 112";"2007";"3 051";"2008";"3 183";"2009";"2 922";"";"2010";"3 048";"2011";"3 406";"2012";"3 638";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1894+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"5 621";"2003";"5 904";"2004";"6 261";"2005";"6 544";"2006";"6 801";"2007";"7 074";"2008";"7 136";"2009";"7 139";"";"2010";"7 387";"2011";"7 720";"2012";"8 193";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1895+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 479,7";"2014";"3 619,1";"2015";"3 763,0";"2016";"3 827,6";"2017";"3 910,0";"2018";"4 144,9";"2019";"4 385,1";"2020";"4 506,6";"2021";"5 036,7";"2022ʳ";"5 580,3";"2023ʳ";"5 768,5";"2024ᵖ";"6 105,3"
1896+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux administrations publiques";"M$";"2002";"2 196,6";"2003";"2 312,1";"2004";"2 459,8";"2005";"2 583,2";"2006";"2 698,3";"2007";"2 829,0";"2008";"2 873,8";"2009";"2 900,7";"";"2010";"3 032,5";"2011";"3 195,5";"2012";"3 405,5";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1897+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"8 348";"2014";"8 663";"2015";"8 972";"2016";"9 085";"2017";"9 241";"2018";"9 750";"2019";"10 265";"2020";"10 464";"2021";"11 563";"2022ʳ";"12 623";"2023ʳ";"12 877";"2024ᵖ";"13 435"
1898+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 120,0";"2014";"2 216,0";"2015";"2 323,3";"2016";"2 361,3";"2017";"2 427,0";"2018";"2 588,5";"2019";"2 759,9";"2020";"2 875,1";"2021";"3 200,9";"2022ʳ";"3 530,4";"2023ʳ";"3 580,1";"2024ᵖ";"3 784,5"
1899+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"2002";"1 357,9";"2003";"1 412,4";"2004";"1 524,0";"2005";"1 605,4";"2006";"1 693,0";"2007";"1 820,5";"2008";"1 794,9";"2009";"1 778,3";"";"2010";"1 825,9";"2011";"1 973,8";"2012";"2 105,6";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1900+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"3 475";"2003";"3 607";"2004";"3 879";"2005";"4 067";"2006";"4 267";"2007";"4 552";"2008";"4 457";"2009";"4 377";"";"2010";"4 448";"2011";"4 768";"2012";"5 066";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1901+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 086";"2014";"5 304";"2015";"5 540";"2016";"5 604";"2017";"5 736";"2018";"6 089";"2019";"6 461";"2020";"6 676";"2021";"7 349";"2022ʳ";"7 986";"2023ʳ";"7 992";"2024ᵖ";"8 328"
1902+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 124,9";"2014";"1 168,1";"2015";"1 198,1";"2016";"1 225,6";"2017";"1 233,8";"2018";"1 302,3";"2019";"1 371,6";"2020";"1 383,8";"2021";"1 548,3";"2022ʳ";"1 769,4";"2023ʳ";"1 915,4";"2024ᵖ";"2 047,8"
1903+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 699";"2014";"2 796";"2015";"2 857";"2016";"2 909";"2017";"2 916";"2018";"3 063";"2019";"3 211";"2020";"3 213";"2021";"3 555";"2022ʳ";"4 003";"2023ʳ";"4 276";"2024ᵖ";"4 506"
1904+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"2002";"1 813";"2003";"1 951";"2004";"2 015";"2005";"2 105";"2006";"2 158";"2007";"2 074";"2008";"2 221";"2009";"2 274";"";"2010";"2 430";"2011";"2 424";"2012";"2 589";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1905+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"2002";"708,6";"2003";"764,0";"2004";"791,7";"2005";"831,0";"2006";"856,1";"2007";"829,5";"2008";"894,2";"2009";"924,1";"";"2010";"997,8";"2011";"1 003,3";"2012";"1 076,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1906+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"563";"2014";"563";"2015";"576";"2016";"571";"2017";"589";"2018";"598";"2019";"594";"2020";"575";"2021";"660";"2022ʳ";"635";"2023ʳ";"609";"2024ᵖ";"601"
1907+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"2002";"130,1";"2003";"135,6";"2004";"144,1";"2005";"146,8";"2006";"149,2";"2007";"179,0";"2008";"184,7";"2009";"198,3";"";"2010";"208,8";"2011";"218,5";"2012";"223,6";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1908+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"234,7";"2014";"235,1";"2015";"241,6";"2016";"240,7";"2017";"249,2";"2018";"254,2";"2019";"253,7";"2020";"247,7";"2021";"287,5";"2022ʳ";"280,5";"2023ʳ";"273,0";"2024ᵖ";"272,9"
1909+"12";"Chaudière-Appalaches²";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"333";"2003";"346";"2004";"367";"2005";"372";"2006";"376";"2007";"448";"2008";"459";"2009";"488";"";"2010";"509";"2011";"528";"2012";"538";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1910+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux non-résidents";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"25";"2014";"25";"2015";"29";"2016";"30";"2017";"32";"2018";"33";"2019";"37";"2020";"36";"2021";"38";"2022ʳ";"40";"2023ʳ";"40";"2024ᵖ";"43"
1911+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux non-résidents";"$/hab";"2002";"15";"2003";"8";"2004";"9";"2005";"16";"2006";"15";"2007";"18";"2008";"19";"2009";"21";"";"2010";"19";"2011";"22";"2012";"23";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1912+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux non-résidents";"M$";"2002";"5,8";"2003";"3,2";"2004";"3,6";"2005";"6,1";"2006";"6,0";"2007";"7,4";"2008";"7,6";"2009";"8,5";"";"2010";"7,8";"2011";"9,2";"2012";"9,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1913+"12";"Chaudière-Appalaches²";"..Aux non-résidents";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"10,4";"2014";"10,5";"2015";"12,2";"2016";"12,8";"2017";"13,7";"2018";"14,2";"2019";"15,6";"2020";"15,4";"2021";"16,6";"2022ʳ";"17,5";"2023ʳ";"17,8";"2024ᵖ";"19,4"
1914+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1915+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1916+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1917+"12";"Chaudière-Appalaches²";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1918+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu disponible";"$/hab";"2002";"17 238";"2003";"17 679";"2004";"18 274";"2005";"18 581";"2006";"20 077";"2007";"20 851";"2008";"21 934";"2009";"22 571";"";"2010";"23 015";"2011";"23 426";"2012";"24 506";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1919+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu disponible";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"10 534,7";"2014";"10 919,2";"2015";"11 308,9";"2016";"11 478,5";"2017";"12 074,3";"2018";"12 341,2";"2019";"12 746,1";"2020";"13 813,3";"2021";"14 436,9";"2022ʳ";"15 475,3";"2023ʳ";"15 961,5";"2024ᵖ";"17 116,0"
1920+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu disponible";"M$";"2002";"6 735,8";"2003";"6 922,6";"2004";"7 179,9";"2005";"7 335,3";"2006";"7 965,0";"2007";"8 338,5";"2008";"8 832,7";"2009";"9 170,6";"";"2010";"9 448,0";"2011";"9 697,0";"2012";"10 185,6";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1921+"12";"Chaudière-Appalaches²";"Revenu disponible";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"25 273";"2014";"26 137";"2015";"26 964";"2016";"27 244";"2017";"28 538";"2018";"29 030";"2019";"29 838";"2020";"32 073";"2021";"33 144";"2022ʳ";"35 008";"2023ʳ";"35 630";"2024ᵖ";"37 665"
1922+"13";"Laval";"Rémunération des salariés";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"25 914";"2014";"26 420";"2015";"26 869";"2016";"27 314";"2017";"28 228";"2018";"29 480";"2019";"30 853";"2020";"30 182";"2021";"33 074";"2022ʳ";"36 242";"2023ʳ";"37 316";"2024ᵖ";"38 318"
1923+"13";"Laval";"Rémunération des salariés";"$/hab";"2002";"19 927";"2003";"20 422";"2004";"21 168";"2005";"21 579";"2006";"22 238";"2007";"22 910";"2008";"23 666";"2009";"23 315";"";"2010";"23 712";"2011";"24 600";"2012";"25 311";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1924+"13";"Laval";"Rémunération des salariés";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"10 774,3";"2014";"11 070,6";"2015";"11 332,2";"2016";"11 631,3";"2017";"12 125,9";"2018";"12 807,9";"2019";"13 528,9";"2020";"13 312,4";"2021";"14 568,5";"2022ʳ";"16 079,5";"2023ʳ";"16 780,3";"2024ᵖ";"17 553,0"
1925+"13";"Laval";"Rémunération des salariés";"M$";"2002";"7 066,7";"2003";"7 328,5";"2004";"7 688,7";"2005";"7 930,5";"2006";"8 285,3";"2007";"8 662,9";"2008";"9 113,1";"2009";"9 141,3";"";"2010";"9 478,1";"2011";"9 995,0";"2012";"10 411,8";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1926+"13";"Laval";"Revenu mixte net";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 437";"2014";"3 437";"2015";"3 453";"2016";"3 617";"2017";"3 723";"2018";"3 779";"2019";"3 981";"2020";"3 813";"2021";"3 917";"2022ʳ";"4 189";"2023ʳ";"4 593";"2024ᵖ";"5 068"
1927+"13";"Laval";"Revenu mixte net";"$/hab";"2002";"2 748";"2003";"2 929";"2004";"3 043";"2005";"3 104";"2006";"3 018";"2007";"3 103";"2008";"3 188";"2009";"3 208";"";"2010";"3 187";"2011";"3 288";"2012";"3 348";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1928+"13";"Laval";"Revenu mixte net";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 429,1";"2014";"1 440,2";"2015";"1 456,1";"2016";"1 540,2";"2017";"1 599,1";"2018";"1 642,0";"2019";"1 745,9";"2020";"1 681,8";"2021";"1 725,2";"2022ʳ";"1 858,8";"2023ʳ";"2 065,3";"2024ᵖ";"2 321,8"
1929+"13";"Laval";"Revenu mixte net";"M$";"2002";"974,4";"2003";"1 051,2";"2004";"1 105,3";"2005";"1 140,8";"2006";"1 124,4";"2007";"1 173,2";"2008";"1 227,6";"2009";"1 257,9";"";"2010";"1 273,8";"2011";"1 335,8";"2012";"1 377,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1930+"13";"Laval";"....Revenu agricole net";"$/hab";"2002";"..";"2003";"..";"2004";"..";"2005";"..";"2006";"28";"2007";"16";"2008";"6";"2009";"9";"";"2010";"15";"2011";"9";"2012";"14";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1931+"13";"Laval";"....Revenu agricole net";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"4";"2014";"3";"2015";"11";"2016";"9";"2017";"15";"2018";"10";"2019";"17";"2020";"23";"2021";"6";"2022ʳ";"8";"2023ʳ";"--";"2024ᵖ";"-1"
1932+"13";"Laval";"....Revenu agricole net";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1,6";"2014";"1,3";"2015";"4,5";"2016";"4,0";"2017";"6,5";"2018";"4,5";"2019";"7,3";"2020";"10,0";"2021";"2,6";"2022ʳ";"3,6";"2023ʳ";"--";"2024ᵖ";"-0,6"
1933+"13";"Laval";"....Revenu agricole net";"M$";"2002";"..";"2003";"..";"2004";"..";"2005";"..";"2006";"10,4";"2007";"6,0";"2008";"2,3";"2009";"3,4";"";"2010";"6,1";"2011";"3,7";"2012";"5,7";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1934+"13";"Laval";"....Revenu non agricole net";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"656,3";"2014";"633,6";"2015";"623,4";"2016";"686,2";"2017";"716,4";"2018";"728,6";"2019";"772,7";"2020";"669,8";"2021";"713,1";"2022ʳ";"786,4";"2023ʳ";"832,5";"2024ᵖ";"864,2"
1935+"13";"Laval";"....Revenu non agricole net";"M$";"2002";"..";"2003";"..";"2004";"..";"2005";"..";"2006";"535,5";"2007";"569,8";"2008";"608,4";"2009";"616,5";"";"2010";"606,9";"2011";"629,7";"2012";"649,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1936+"13";"Laval";"....Revenu non agricole net";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 578";"2014";"1 512";"2015";"1 478";"2016";"1 611";"2017";"1 668";"2018";"1 677";"2019";"1 762";"2020";"1 519";"2021";"1 619";"2022ʳ";"1 772";"2023ʳ";"1 851";"2024ᵖ";"1 886"
1937+"13";"Laval";"....Revenu non agricole net";"$/hab";"2002";"..";"2003";"..";"2004";"..";"2005";"..";"2006";"1 437";"2007";"1 507";"2008";"1 580";"2009";"1 572";"";"2010";"1 518";"2011";"1 550";"2012";"1 578";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1938+"13";"Laval";"....Revenu de location";"M$";"2002";"501,4";"2003";"529,7";"2004";"539,7";"2005";"566,6";"2006";"578,4";"2007";"597,4";"2008";"616,9";"2009";"638,1";"";"2010";"660,8";"2011";"702,4";"2012";"722,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1939+"13";"Laval";"....Revenu de location";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"771,2";"2014";"805,3";"2015";"828,3";"2016";"850,0";"2017";"876,2";"2018";"908,9";"2019";"965,8";"2020";"1 002,0";"2021";"1 009,5";"2022ʳ";"1 068,8";"2023ʳ";"1 232,8";"2024ᵖ";"1 458,2"
1940+"13";"Laval";"....Revenu de location";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 855";"2014";"1 922";"2015";"1 964";"2016";"1 996";"2017";"2 040";"2018";"2 092";"2019";"2 203";"2020";"2 272";"2021";"2 292";"2022ʳ";"2 409";"2023ʳ";"2 742";"2024ᵖ";"3 183"
1941+"13";"Laval";"....Revenu de location";"$/hab";"2002";"1 414";"2003";"1 476";"2004";"1 486";"2005";"1 542";"2006";"1 553";"2007";"1 580";"2008";"1 602";"2009";"1 627";"";"2010";"1 653";"2011";"1 729";"2012";"1 756";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1942+"13";"Laval";"Revenu net de la propriété";"M$";"2002";"891,9";"2003";"900,6";"2004";"889,8";"2005";"1 047,3";"2006";"1 074,6";"2007";"1 121,1";"2008";"1 213,8";"2009";"1 101,3";"";"2010";"1 162,2";"2011";"1 236,4";"2012";"1 215,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1943+"13";"Laval";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 909";"2014";"3 129";"2015";"3 243";"2016";"3 371";"2017";"3 404";"2018";"3 437";"2019";"3 475";"2020";"3 563";"2021";"3 699";"2022ʳ";"3 973";"2023ʳ";"4 020";"2024ᵖ";"4 640"
1944+"13";"Laval";"Revenu net de la propriété";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 209,3";"2014";"1 311,2";"2015";"1 367,9";"2016";"1 435,5";"2017";"1 462,2";"2018";"1 493,3";"2019";"1 523,6";"2020";"1 571,6";"2021";"1 629,4";"2022ʳ";"1 762,7";"2023ʳ";"1 807,6";"2024ᵖ";"2 125,4"
1945+"13";"Laval";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"2002";"2 515";"2003";"2 510";"2004";"2 450";"2005";"2 850";"2006";"2 884";"2007";"2 965";"2008";"3 152";"2009";"2 809";"";"2010";"2 908";"2011";"3 043";"2012";"2 955";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1946+"13";"Laval";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1947+"13";"Laval";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1948+"13";"Laval";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1949+"13";"Laval";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1950+"13";"Laval";"Revenu primaire";"M$";"2002";"8 933,0";"2003";"9 280,2";"2004";"9 683,7";"2005";"10 118,6";"2006";"10 484,2";"2007";"10 957,2";"2008";"11 554,5";"2009";"11 500,5";"";"2010";"11 914,2";"2011";"12 567,2";"2012";"13 004,3";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1951+"13";"Laval";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"13 412,8";"2014";"13 821,9";"2015";"14 156,2";"2016";"14 607,0";"2017";"15 187,2";"2018";"15 943,2";"2019";"16 798,3";"2020";"16 565,8";"2021";"17 923,1";"2022ʳ";"19 701,0";"2023ʳ";"20 653,1";"2024ᵖ";"22 000,3"
1952+"13";"Laval";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"32 260";"2014";"32 986";"2015";"33 565";"2016";"34 302";"2017";"35 354";"2018";"36 696";"2019";"38 309";"2020";"37 558";"2021";"40 689";"2022ʳ";"44 404";"2023ʳ";"45 928";"2024ᵖ";"48 026"
1953+"13";"Laval";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"25 190";"2003";"25 861";"2004";"26 661";"2005";"27 533";"2006";"28 140";"2007";"28 978";"2008";"30 007";"2009";"29 333";"";"2010";"29 807";"2011";"30 930";"2012";"31 613";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1954+"13";"Laval";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1955+"13";"Laval";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1956+"13";"Laval";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1957+"13";"Laval";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1958+"13";"Laval";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"4 872";"2003";"5 064";"2004";"5 251";"2005";"5 319";"2006";"5 952";"2007";"5 950";"2008";"6 168";"2009";"6 428";"";"2010";"6 660";"2011";"6 762";"2012";"7 032";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1959+"13";"Laval";"Transferts courants reçus";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 034,0";"2014";"3 156,6";"2015";"3 366,0";"2016";"3 582,0";"2017";"3 673,5";"2018";"3 812,6";"2019";"3 955,7";"2020";"5 368,3";"2021";"4 933,4";"2022ʳ";"4 887,2";"2023ʳ";"4 838,4";"2024ᵖ";"5 117,1"
1960+"13";"Laval";"Transferts courants reçus";"M$";"2002";"1 727,7";"2003";"1 817,0";"2004";"1 907,3";"2005";"1 954,6";"2006";"2 217,6";"2007";"2 250,0";"2008";"2 375,0";"2009";"2 520,4";"";"2010";"2 662,1";"2011";"2 747,3";"2012";"2 892,9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1961+"13";"Laval";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"7 297";"2014";"7 533";"2015";"7 981";"2016";"8 412";"2017";"8 552";"2018";"8 775";"2019";"9 021";"2020";"12 171";"2021";"11 200";"2022ʳ";"11 015";"2023ʳ";"10 760";"2024ᵖ";"11 170"
1962+"13";"Laval";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"53";"2003";"52";"2004";"66";"2005";"66";"2006";"77";"2007";"79";"2008";"79";"2009";"70";"";"2010";"75";"2011";"75";"2012";"71";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
1963+"13";"Laval";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"74";"2014";"74";"2015";"73";"2016";"115";"2017";"91";"2018";"104";"2019";"105";"2020";"161";"2021";"199";"2022ʳ";"227";"2023ʳ";"226";"2024ᵖ";"228"
1964+"13";"Laval";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"30,6";"2014";"31,1";"2015";"30,7";"2016";"48,8";"2017";"38,9";"2018";"45,4";"2019";"46,1";"2020";"71,1";"2021";"87,5";"2022ʳ";"100,6";"2023ʳ";"101,7";"2024ᵖ";"104,2"
1965+"13";"Laval";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"2002";"18,9";"2003";"18,6";"2004";"24,1";"2005";"24,1";"2006";"28,8";"2007";"30,0";"2008";"30,4";"2009";"27,4";"";"2010";"30,1";"2011";"30,3";"2012";"29,1";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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1967+"13";"Laval";"..Des sociétés financières";"$/hab";"2002";"1 347";"2003";"1 457";"2004";"1 455";"2005";"1 353";"2006";"1 598";"2007";"1 425";"2008";"1 451";"2009";"1 450";"";"2010";"1 584";"2011";"1 667";"2012";"1 744";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2037+"13";"Laval";"..Des non-résidents";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"42,8";"2014";"43,6";"2015";"46,6";"2016";"48,2";"2017";"47,6";"2018";"50,2";"2019";"59,6";"2020";"65,3";"2021";"62,1";"2022ʳ";"68,2";"2023ʳ";"72,2";"2024ᵖ";"76,2"
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2044+"13";"Laval";"Transferts courants payés";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 713,3";"2014";"5 937,4";"2015";"6 187,9";"2016";"6 543,9";"2017";"6 689,3";"2018";"7 162,5";"2019";"7 622,1";"2020";"7 625,4";"2021";"8 261,0";"2022ʳ";"8 948,4";"2023ʳ";"9 265,6";"2024ᵖ";"9 839,4"
2045+"13";"Laval";"Transferts courants payés";"M$";"2002";"3 739,6";"2003";"3 927,5";"2004";"4 141,8";"2005";"4 335,3";"2006";"4 588,0";"2007";"4 741,7";"2008";"4 877,1";"2009";"4 770,6";"";"2010";"4 959,2";"2011";"5 323,6";"2012";"5 586,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2046+"13";"Laval";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"2002";"87,2";"2003";"86,7";"2004";"100,9";"2005";"102,6";"2006";"113,8";"2007";"118,1";"2008";"121,1";"2009";"114,8";"";"2010";"125,1";"2011";"128,6";"2012";"128,7";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2047+"13";"Laval";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"127,8";"2014";"129,2";"2015";"126,7";"2016";"158,4";"2017";"152,5";"2018";"175,4";"2019";"180,2";"2020";"182,3";"2021";"192,6";"2022ʳ";"208,1";"2023ʳ";"222,9";"2024ᵖ";"237,5"
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2049+"13";"Laval";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"307";"2014";"308";"2015";"300";"2016";"372";"2017";"355";"2018";"404";"2019";"411";"2020";"413";"2021";"437";"2022ʳ";"469";"2023ʳ";"496";"2024ᵖ";"518"
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2059+"13";"Laval";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"5 085";"2003";"5 097";"2004";"5 299";"2005";"5 495";"2006";"5 723";"2007";"5 990";"2008";"5 909";"2009";"5 597";"";"2010";"5 592";"2011";"5 905";"2012";"6 044";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2060+"13";"Laval";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 526,4";"2014";"2 617,2";"2015";"2 699,3";"2016";"2 779,0";"2017";"2 839,8";"2018";"3 041,2";"2019";"3 252,0";"2020";"3 326,9";"2021";"3 660,8";"2022ʳ";"3 996,5";"2023ʳ";"4 061,2";"2024ᵖ";"4 310,5"
2061+"13";"Laval";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"2002";"1 803,4";"2003";"1 829,0";"2004";"1 924,7";"2005";"2 019,3";"2006";"2 132,1";"2007";"2 265,1";"2008";"2 275,3";"2009";"2 194,4";"";"2010";"2 235,2";"2011";"2 399,1";"2012";"2 486,4";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2065+"13";"Laval";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 695";"2014";"2 770";"2015";"2 829";"2016";"2 872";"2017";"2 864";"2018";"3 010";"2019";"3 190";"2020";"3 088";"2021";"3 456";"2022ʳ";"3 966";"2023ʳ";"4 236";"2024ᵖ";"4 414"
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2073+"13";"Laval";"..Aux non-résidents";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"274";"2014";"263";"2015";"302";"2016";"314";"2017";"344";"2018";"362";"2019";"426";"2020";"428";"2021";"454";"2022ʳ";"479";"2023ʳ";"497";"2024ᵖ";"518"
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2081+"13";"Laval";"Revenu disponible";"M$";"2002";"6 921,1";"2003";"7 169,7";"2004";"7 449,2";"2005";"7 737,8";"2006";"8 113,8";"2007";"8 465,5";"2008";"9 052,4";"2009";"9 250,3";"";"2010";"9 617,1";"2011";"9 990,9";"2012";"10 310,9";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2085+"14";"Lanaudière";"Rémunération des salariés";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"24 587";"2014";"25 064";"2015";"25 198";"2016";"25 898";"2017";"26 794";"2018";"28 013";"2019";"29 104";"2020";"28 813";"2021";"31 584";"2022ʳ";"34 151";"2023ʳ";"34 904";"2024ᵖ";"36 162"
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2367+"15";"Laurentides";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"177,8";"2014";"172,9";"2015";"185,2";"2016";"177,1";"2017";"204,3";"2018";"235,7";"2019";"242,8";"2020";"249,1";"2021";"269,0";"2022ʳ";"288,7";"2023ʳ";"311,7";"2024ᵖ";"334,8"
2368+"15";"Laurentides";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"308";"2014";"297";"2015";"315";"2016";"298";"2017";"339";"2018";"386";"2019";"393";"2020";"396";"2021";"418";"2022ʳ";"442";"2023ʳ";"470";"2024ᵖ";"499"
2369+"15";"Laurentides";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"210";"2003";"218";"2004";"247";"2005";"264";"2006";"286";"2007";"294";"2008";"294";"2009";"273";"";"2010";"300";"2011";"315";"2012";"325";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2371+"15";"Laurentides";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"3 623";"2014";"3 864";"2015";"4 108";"2016";"4 551";"2017";"4 673";"2018";"5 002";"2019";"5 204";"2020";"5 234";"2021";"5 476";"2022ʳ";"5 727";"2023ʳ";"5 858";"2024ᵖ";"6 226"
2372+"15";"Laurentides";"..Aux sociétés financières";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 093,1";"2014";"2 252,1";"2015";"2 415,4";"2016";"2 706,1";"2017";"2 813,6";"2018";"3 052,3";"2019";"3 217,4";"2020";"3 292,5";"2021";"3 522,1";"2022ʳ";"3 742,7";"2023ʳ";"3 880,7";"2024ᵖ";"4 181,5"
2373+"15";"Laurentides";"..Aux sociétés financières";"M$";"2002";"1 205,3";"2003";"1 347,8";"2004";"1 453,2";"2005";"1 547,0";"2006";"1 673,7";"2007";"1 664,8";"2008";"1 726,1";"2009";"1 619,5";"";"2010";"1 709,4";"2011";"1 935,0";"2012";"2 053,8";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2374+"15";"Laurentides";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 367,8";"2014";"5 559,5";"2015";"5 772,9";"2016";"5 988,5";"2017";"6 144,4";"2018";"6 554,0";"2019";"6 980,7";"2020";"7 197,9";"2021";"8 222,4";"2022ʳ";"9 071,2";"2023ʳ";"9 380,5";"2024ᵖ";"9 921,6"
2375+"15";"Laurentides";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"6 782";"2003";"7 052";"2004";"7 373";"2005";"7 782";"2006";"8 056";"2007";"8 387";"2008";"8 335";"2009";"8 230";"";"2010";"8 418";"2011";"8 744";"2012";"9 189";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2376+"15";"Laurentides";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"9 290";"2014";"9 538";"2015";"9 817";"2016";"10 072";"2017";"10 205";"2018";"10 741";"2019";"11 290";"2020";"11 443";"2021";"12 783";"2022ʳ";"13 881";"2023ʳ";"14 160";"2024ᵖ";"14 773"
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2526+"16";"Montérégie";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"261";"2003";"267";"2004";"300";"2005";"305";"2006";"322";"2007";"329";"2008";"339";"2009";"329";"";"2010";"346";"2011";"352";"2012";"347";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2527+"16";"Montérégie";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"341";"2014";"340";"2015";"333";"2016";"348";"2017";"388";"2018";"435";"2019";"446";"2020";"446";"2021";"474";"2022ʳ";"497";"2023ʳ";"523";"2024ᵖ";"540"
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2529+"16";"Montérégie";"..Aux institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"460,2";"2014";"462,7";"2015";"455,5";"2016";"479,8";"2017";"540,8";"2018";"613,0";"2019";"637,1";"2020";"644,8";"2021";"689,9";"2022ʳ";"731,1";"2023ʳ";"779,2";"2024ᵖ";"816,6"
2530+"16";"Montérégie";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"4 131";"2014";"4 351";"2015";"4 596";"2016";"5 083";"2017";"5 223";"2018";"5 556";"2019";"5 776";"2020";"5 700";"2021";"5 906";"2022ʳ";"6 158";"2023ʳ";"6 336";"2024ᵖ";"6 703"
2531+"16";"Montérégie";"..Aux sociétés financières";"M$";"2002";"3 240,0";"2003";"3 656,0";"2004";"3 876,1";"2005";"4 138,0";"2006";"4 476,9";"2007";"4 394,7";"2008";"4 598,0";"2009";"4 339,0";"";"2010";"4 557,0";"2011";"5 158,4";"2012";"5 443,6";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2532+"16";"Montérégie";"..Aux sociétés financières";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 577,1";"2014";"5 915,0";"2015";"6 284,1";"2016";"7 010,8";"2017";"7 272,6";"2018";"7 830,7";"2019";"8 249,9";"2020";"8 234,2";"2021";"8 604,2";"2022ʳ";"9 058,7";"2023ʳ";"9 444,0";"2024ᵖ";"10 133,3"
2533+"16";"Montérégie";"..Aux sociétés financières";"$/hab";"2002";"2 708";"2003";"3 023";"2004";"3 169";"2005";"3 347";"2006";"3 584";"2007";"3 478";"2008";"3 593";"2009";"3 351";"";"2010";"3 473";"2011";"3 885";"2012";"4 065";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2534+"16";"Montérégie";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"7 210";"2003";"7 438";"2004";"7 826";"2005";"8 148";"2006";"8 458";"2007";"8 835";"2008";"8 788";"2009";"8 670";"";"2010";"8 881";"2011";"9 261";"2012";"9 643";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2535+"16";"Montérégie";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"13 232,8";"2014";"13 759,9";"2015";"14 228,2";"2016";"14 671,2";"2017";"15 051,3";"2018";"16 033,0";"2019";"16 985,4";"2020";"17 296,5";"2021";"19 359,0";"2022ʳ";"21 342,3";"2023ʳ";"21 935,7";"2024ᵖ";"23 183,2"
2536+"16";"Montérégie";"..Aux administrations publiques";"M$";"2002";"8 627,2";"2003";"8 993,9";"2004";"9 572,8";"2005";"10 073,2";"2006";"10 565,1";"2007";"11 165,9";"2008";"11 245,3";"2009";"11 226,5";"";"2010";"11 652,7";"2011";"12 297,7";"2012";"12 912,1";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2537+"16";"Montérégie";"..Aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"9 802";"2014";"10 122";"2015";"10 406";"2016";"10 636";"2017";"10 810";"2018";"11 376";"2019";"11 891";"2020";"11 973";"2021";"13 289";"2022ʳ";"14 509";"2023ʳ";"14 717";"2024ᵖ";"15 335"
2538+"16";"Montérégie";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"8 750,4";"2014";"9 149,3";"2015";"9 497,3";"2016";"9 821,0";"2017";"10 145,2";"2018";"10 852,6";"2019";"11 518,3";"2020";"11 843,1";"2021";"13 214,3";"2022ʳ";"14 488,9";"2023ʳ";"14 627,4";"2024ᵖ";"15 474,0"
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2540+"16";"Montérégie";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"4 952";"2003";"5 043";"2004";"5 346";"2005";"5 569";"2006";"5 815";"2007";"6 203";"2008";"6 006";"2009";"5 803";"";"2010";"5 846";"2011";"6 216";"2012";"6 436";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2581+"17";"Centre-du-Québec";"....Revenu de location";"$/hab";"2002";"891";"2003";"849";"2004";"813";"2005";"803";"2006";"842";"2007";"917";"2008";"932";"2009";"966";"";"2010";"975";"2011";"1 007";"2012";"1 043";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2583+"17";"Centre-du-Québec";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 724";"2014";"2 709";"2015";"3 035";"2016";"3 111";"2017";"3 381";"2018";"3 162";"2019";"3 085";"2020";"3 341";"2021";"3 483";"2022ʳ";"3 589";"2023ʳ";"3 658";"2024ᵖ";"4 115"
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2585+"17";"Centre-du-Québec";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"2002";"2 450";"2003";"2 153";"2004";"2 335";"2005";"2 449";"2006";"3 064";"2007";"2 538";"2008";"2 637";"2009";"2 413";"";"2010";"2 564";"2011";"2 585";"2012";"2 816";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2587+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2588+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2589+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2591+"17";"Centre-du-Québec";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"6 248,6";"2014";"6 403,5";"2015";"6 636,0";"2016";"6 836,4";"2017";"7 198,8";"2018";"7 481,1";"2019";"7 754,1";"2020";"7 808,3";"2021";"8 600,7";"2022ʳ";"9 362,1";"2023ʳ";"9 779,6";"2024ᵖ";"10 500,0"
2592+"17";"Centre-du-Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"26 138";"2014";"26 636";"2015";"27 486";"2016";"28 134";"2017";"29 428";"2018";"30 410";"2019";"31 341";"2020";"31 348";"2021";"34 119";"2022ʳ";"36 628";"2023ʳ";"37 704";"2024ᵖ";"39 971"
2593+"17";"Centre-du-Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"19 015";"2003";"19 370";"2004";"19 936";"2005";"20 523";"2006";"22 559";"2007";"22 734";"2008";"23 548";"2009";"23 049";"";"2010";"23 815";"2011";"24 534";"2012";"25 724";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2594+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2595+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2596+"17";"Centre-du-Québec";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2601+"17";"Centre-du-Québec";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"8 222";"2014";"8 431";"2015";"8 928";"2016";"9 368";"2017";"9 632";"2018";"9 944";"2019";"10 276";"2020";"12 915";"2021";"12 179";"2022ʳ";"12 687";"2023ʳ";"12 615";"2024ᵖ";"13 065"
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2612+"17";"Centre-du-Québec";"..Des administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 531,0";"2014";"1 575,4";"2015";"1 655,9";"2016";"1 721,2";"2017";"1 789,2";"2018";"1 848,2";"2019";"1 929,0";"2020";"2 563,0";"2021";"2 385,1";"2022ʳ";"2 531,1";"2023ʳ";"2 540,5";"2024ᵖ";"2 671,7"
2613+"17";"Centre-du-Québec";"..Des administrations publiques";"$/hab";"2002";"3 758";"2003";"3 917";"2004";"4 186";"2005";"4 420";"2006";"4 833";"2007";"5 144";"2008";"5 412";"2009";"5 747";"";"2010";"5 837";"2011";"5 991";"2012";"6 277";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2614+"17";"Centre-du-Québec";"....Administration fédérale";"$/hab";"2002";"1 984";"2003";"2 070";"2004";"2 168";"2005";"2 219";"2006";"2 304";"2007";"2 450";"2008";"2 527";"2009";"2 723";"";"2010";"2 741";"2011";"2 786";"2012";"2 884";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2615+"17";"Centre-du-Québec";"....Administration fédérale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"691,7";"2014";"705,7";"2015";"761,3";"2016";"811,0";"2017";"858,5";"2018";"886,4";"2019";"915,1";"2020";"1 501,8";"2021";"1 265,8";"2022ʳ";"1 135,4";"2023ʳ";"1 199,6";"2024ᵖ";"1 288,8"
2616+"17";"Centre-du-Québec";"....Administration fédérale";"M$";"2002";"441,5";"2003";"462,1";"2004";"485,5";"2005";"498,8";"2006";"520,3";"2007";"556,9";"2008";"579,9";"2009";"630,7";"";"2010";"641,1";"2011";"657,7";"2012";"685,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2617+"17";"Centre-du-Québec";"....Administration fédérale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 893";"2014";"2 935";"2015";"3 153";"2016";"3 337";"2017";"3 509";"2018";"3 603";"2019";"3 699";"2020";"6 029";"2021";"5 021";"2022ʳ";"4 442";"2023ʳ";"4 625";"2024ᵖ";"4 906"
2618+"17";"Centre-du-Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"M$";"2002";"61,8";"2003";"63,8";"2004";"67,4";"2005";"70,9";"2006";"73,8";"2007";"73,1";"2008";"75,2";"2009";"74,8";"";"2010";"76,6";"2011";"75,5";"2012";"75,2";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2619+"17";"Centre-du-Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"75,8";"2014";"75,3";"2015";"75,8";"2016";"126,1";"2017";"176,9";"2018";"176,0";"2019";"177,1";"2020";"195,7";"2021";"197,2";"2022ʳ";"182,5";"2023ʳ";"190,8";"2024ᵖ";"205,2"
2620+"17";"Centre-du-Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"$/hab";"2002";"278";"2003";"286";"2004";"301";"2005";"315";"2006";"327";"2007";"322";"2008";"328";"2009";"323";"";"2010";"327";"2011";"320";"2012";"317";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2621+"17";"Centre-du-Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"317";"2014";"313";"2015";"314";"2016";"519";"2017";"723";"2018";"715";"2019";"716";"2020";"786";"2021";"782";"2022ʳ";"714";"2023ʳ";"736";"2024ᵖ";"781"
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2700+"17";"Centre-du-Québec";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 033,6";"2014";"1 065,6";"2015";"1 116,5";"2016";"1 152,5";"2017";"1 191,1";"2018";"1 283,0";"2019";"1 348,4";"2020";"1 420,8";"2021";"1 602,5";"2022ʳ";"1 757,5";"2023ʳ";"1 763,4";"2024ᵖ";"1 877,1"
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2743+"";"Ensemble du Québec";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 973";"2014";"3 276";"2015";"3 550";"2016";"3 582";"2017";"3 760";"2018";"3 582";"2019";"3 683";"2020";"3 770";"2021";"4 023";"2022ʳ";"4 268";"2023ʳ";"4 363";"2024ᵖ";"4 875"
2744+"";"Ensemble du Québec";"Revenu net de la propriété";"$/hab";"2002";"2 543";"2003";"2 467";"2004";"2 570";"2005";"2 721";"2006";"2 803";"2007";"2 940";"2008";"2 917";"2009";"2 831";"";"2010";"2 851";"2011";"3 024";"2012";"3 136";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2745+"";"Ensemble du Québec";"Revenu net de la propriété";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"24 104,0";"2014";"26 693,0";"2015";"29 021,0";"2016";"29 464,0";"2017";"31 183,0";"2018";"30 038,0";"2019";"31 245,0";"2020";"32 234,0";"2021";"34 482,0";"2022ʳ";"37 005,0";"2023ʳ";"38 487,0";"2024ᵖ";"43 850,0"
2746+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2747+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2748+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2749+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2751+"";"Ensemble du Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"31 201";"2014";"32 056";"2015";"32 813";"2016";"33 459";"2017";"34 761";"2018";"35 919";"2019";"37 386";"2020";"37 065";"2021";"40 464";"2022ʳ";"43 465";"2023ʳ";"44 868";"2024ᵖ";"47 186"
2752+"";"Ensemble du Québec";"Revenu primaire";"$/hab";"2002";"22 860";"2003";"23 554";"2004";"24 526";"2005";"25 237";"2006";"26 070";"2007";"27 155";"2008";"27 968";"2009";"27 783";"";"2010";"28 426";"2011";"29 642";"2012";"30 683";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2753+"";"Ensemble du Québec";"Revenu primaire";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"253 003,0";"2014";"261 174,0";"2015";"268 269,0";"2016";"275 200,0";"2017";"288 267,0";"2018";"301 247,0";"2019";"317 153,0";"2020";"316 943,0";"2021";"346 854,0";"2022ʳ";"376 841,0";"2023ʳ";"395 810,0";"2024ᵖ";"424 461,0"
2754+"";"Ensemble du Québec";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2755+"";"Ensemble du Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2756+"";"Ensemble du Québec";"<em>Plus</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2757+"";"Ensemble du Québec";"<em>Plus</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2758+"";"Ensemble du Québec";"Transferts courants reçus";"M$";"2002";"37 577,0";"2003";"39 597,0";"2004";"41 566,0";"2005";"42 591,0";"2006";"47 579,0";"2007";"48 517,0";"2008";"52 262,0";"2009";"54 002,0";"";"2010";"56 701,0";"2011";"58 927,0";"2012";"62 311,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2759+"";"Ensemble du Québec";"Transferts courants reçus";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"8 020";"2014";"8 285";"2015";"8 814";"2016";"9 255";"2017";"9 479";"2018";"9 737";"2019";"9 967";"2020";"12 694";"2021";"11 984";"2022ʳ";"12 136";"2023ʳ";"11 935";"2024ᵖ";"12 343"
2760+"";"Ensemble du Québec";"Transferts courants reçus";"$/hab";"2002";"5 050";"2003";"5 290";"2004";"5 516";"2005";"5 618";"2006";"6 234";"2007";"6 307";"2008";"6 733";"2009";"6 885";"";"2010";"7 151";"2011";"7 362";"2012";"7 731";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2761+"";"Ensemble du Québec";"Transferts courants reçus";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"65 036,0";"2014";"67 502,0";"2015";"72 058,0";"2016";"76 126,0";"2017";"78 610,0";"2018";"81 666,0";"2019";"84 549,0";"2020";"108 549,0";"2021";"102 731,0";"2022ʳ";"105 217,0";"2023ʳ";"105 289,0";"2024ᵖ";"111 028,0"
2762+"";"Ensemble du Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"2002";"588,0";"2003";"591,0";"2004";"678,0";"2005";"694,0";"2006";"736,0";"2007";"768,0";"2008";"791,0";"2009";"743,0";"";"2010";"821,0";"2011";"834,0";"2012";"864,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2763+"";"Ensemble du Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"105";"2014";"106";"2015";"107";"2016";"109";"2017";"118";"2018";"130";"2019";"133";"2020";"200";"2021";"254";"2022ʳ";"274";"2023ʳ";"269";"2024ᵖ";"265"
2764+"";"Ensemble du Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"$/hab";"2002";"79";"2003";"79";"2004";"90";"2005";"92";"2006";"96";"2007";"100";"2008";"102";"2009";"95";"";"2010";"104";"2011";"104";"2012";"107";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2765+"";"Ensemble du Québec";"..Des institutions sans but lucratif au service des ménages";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"855,0";"2014";"860,0";"2015";"874,0";"2016";"899,0";"2017";"976,0";"2018";"1 088,0";"2019";"1 129,0";"2020";"1 714,0";"2021";"2 178,0";"2022ʳ";"2 372,0";"2023ʳ";"2 371,0";"2024ᵖ";"2 384,0"
2766+"";"Ensemble du Québec";"..Des sociétés financières";"M$";"2002";"9 181,0";"2003";"10 250,0";"2004";"10 590,0";"2005";"10 118,0";"2006";"12 205,0";"2007";"11 163,0";"2008";"11 747,0";"2009";"12 102,0";"";"2010";"13 516,0";"2011";"14 599,0";"2012";"15 807,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2767+"";"Ensemble du Québec";"..Des sociétés financières";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 090";"2014";"2 174";"2015";"2 399";"2016";"2 640";"2017";"2 664";"2018";"2 795";"2019";"2 804";"2020";"2 895";"2021";"2 997";"2022ʳ";"3 054";"2023ʳ";"3 107";"2024ᵖ";"3 192"
2768+"";"Ensemble du Québec";"..Des sociétés financières";"$/hab";"2002";"1 234";"2003";"1 369";"2004";"1 405";"2005";"1 335";"2006";"1 599";"2007";"1 451";"2008";"1 513";"2009";"1 543";"";"2010";"1 705";"2011";"1 824";"2012";"1 961";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2769+"";"Ensemble du Québec";"..Des sociétés financières";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"16 950,0";"2014";"17 711,0";"2015";"19 613,0";"2016";"21 713,0";"2017";"22 095,0";"2018";"23 444,0";"2019";"23 785,0";"2020";"24 752,0";"2021";"25 691,0";"2022ʳ";"26 477,0";"2023ʳ";"27 409,0";"2024ᵖ";"28 716,0"
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2771+"";"Ensemble du Québec";"..Des administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 763";"2014";"5 942";"2015";"6 239";"2016";"6 437";"2017";"6 628";"2018";"6 740";"2019";"6 952";"2020";"9 519";"2021";"8 653";"2022ʳ";"8 723";"2023ʳ";"8 469";"2024ᵖ";"8 789"
2772+"";"Ensemble du Québec";"..Des administrations publiques";"$/hab";"2002";"3 674";"2003";"3 780";"2004";"3 960";"2005";"4 130";"2006";"4 478";"2007";"4 695";"2008";"5 055";"2009";"5 183";"";"2010";"5 281";"2011";"5 373";"2012";"5 602";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2773+"";"Ensemble du Québec";"..Des administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"46 728,0";"2014";"48 410,0";"2015";"51 011,0";"2016";"52 942,0";"2017";"54 962,0";"2018";"56 524,0";"2019";"58 977,0";"2020";"81 398,0";"2021";"74 177,0";"2022ʳ";"75 625,0";"2023ʳ";"74 708,0";"2024ᵖ";"79 057,0"
2774+"";"Ensemble du Québec";"....Administration fédérale";"M$";"2002";"13 973,0";"2003";"14 454,0";"2004";"14 973,0";"2005";"15 363,0";"2006";"16 006,0";"2007";"16 735,0";"2008";"17 307,0";"2009";"18 735,0";"";"2010";"19 247,0";"2011";"19 566,0";"2012";"20 280,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2775+"";"Ensemble du Québec";"....Administration fédérale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 556";"2014";"2 615";"2015";"2 831";"2016";"2 987";"2017";"3 125";"2018";"3 171";"2019";"3 231";"2020";"5 717";"2021";"4 681";"2022ʳ";"3 814";"2023ʳ";"3 883";"2024ᵖ";"4 126"
2776+"";"Ensemble du Québec";"....Administration fédérale";"$/hab";"2002";"1 878";"2003";"1 931";"2004";"1 987";"2005";"2 026";"2006";"2 097";"2007";"2 176";"2008";"2 230";"2009";"2 388";"";"2010";"2 427";"2011";"2 444";"2012";"2 516";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2777+"";"Ensemble du Québec";"....Administration fédérale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"20 728,0";"2014";"21 305,0";"2015";"23 145,0";"2016";"24 565,0";"2017";"25 912,0";"2018";"26 598,0";"2019";"27 411,0";"2020";"48 884,0";"2021";"40 123,0";"2022ʳ";"33 066,0";"2023ʳ";"34 258,0";"2024ᵖ";"37 112,0"
2778+"";"Ensemble du Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"M$";"2002";"1 851,0";"2003";"1 888,0";"2004";"2 010,0";"2005";"2 140,0";"2006";"2 213,0";"2007";"2 220,0";"2008";"2 279,0";"2009";"2 262,0";"";"2010";"2 318,0";"2011";"2 312,0";"2012";"2 335,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2779+"";"Ensemble du Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"292";"2014";"290";"2015";"295";"2016";"484";"2017";"666";"2018";"662";"2019";"659";"2020";"722";"2021";"709";"2022ʳ";"638";"2023ʳ";"648";"2024ᵖ";"684"
2780+"";"Ensemble du Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"$/hab";"2002";"249";"2003";"252";"2004";"267";"2005";"282";"2006";"290";"2007";"289";"2008";"294";"2009";"288";"";"2010";"292";"2011";"289";"2012";"290";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2781+"";"Ensemble du Québec";"......Allocations familiales et prestations fiscales pour enfants";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 366,0";"2014";"2 362,0";"2015";"2 412,0";"2016";"3 982,0";"2017";"5 519,0";"2018";"5 554,0";"2019";"5 590,0";"2020";"6 175,0";"2021";"6 077,0";"2022ʳ";"5 533,0";"2023ʳ";"5 717,0";"2024ᵖ";"6 150,0"
2782+"";"Ensemble du Québec";"......Prestation universelle pour la garde d'enfants";"M$";"2002";"-";"2003";"-";"2004";"-";"2005";"-";"2006";"261,0";"2007";"545,0";"2008";"561,0";"2009";"578,0";"";"2010";"597,0";"2011";"616,0";"2012";"627,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2783+"";"Ensemble du Québec";"......Prestation universelle pour la garde d'enfants";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"79";"2014";"78";"2015";"215";"2016";"109";"2017";"--";"2018";"--";"2019";"--";"2020";"--";"2021";"--";"2022ʳ";"--";"2023ʳ";"--";"2024ᵖ";"--"
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2785+"";"Ensemble du Québec";"......Prestation universelle pour la garde d'enfants";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"637,0";"2014";"635,0";"2015";"1 754,0";"2016";"898,0";"2017";"3,0";"2018";"4,0";"2019";"4,0";"2020";"3,0";"2021";"1,0";"2022ʳ";"1,0";"2023ʳ";"-";"2024ᵖ";"-"
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2813+"";"Ensemble du Québec";"......Prestations d'assurance parentale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 859,0";"2014";"1 898,0";"2015";"1 927,0";"2016";"1 956,0";"2017";"1 935,0";"2018";"1 946,0";"2019";"2 051,0";"2020";"2 099,0";"2021";"2 497,0";"2022ʳ";"2 668,0";"2023ʳ";"2 597,0";"2024ᵖ";"2 649,0"
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2815+"";"Ensemble du Québec";"......Allocation famille";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"272";"2014";"270";"2015";"269";"2016";"269";"2017";"273";"2018";"299";"2019";"316";"2020";"381";"2021";"380";"2022ʳ";"385";"2023ʳ";"407";"2024ᵖ";"422"
2816+"";"Ensemble du Québec";"......Allocation famille";"$/hab";"2002";"-";"2003";"-";"2004";"67";"2005";"199";"2006";"275";"2007";"276";"2008";"272";"2009";"272";"";"2010";"268";"2011";"266";"2012";"269";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2817+"";"Ensemble du Québec";"......Allocation famille";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 208,8";"2014";"2 202,2";"2015";"2 203,2";"2016";"2 212,6";"2017";"2 260,9";"2018";"2 506,7";"2019";"2 684,9";"2020";"3 261,4";"2021";"3 257,0";"2022ʳ";"3 341,1";"2023ʳ";"3 586,2";"2024ᵖ";"3 800,3"
2818+"";"Ensemble du Québec";"......Aide financière de dernier recours";"M$";"2002";"2 290,0";"2003";"2 342,0";"2004";"2 339,0";"2005";"2 297,0";"2006";"2 327,0";"2007";"2 568,0";"2008";"2 672,0";"2009";"2 757,0";"";"2010";"2 779,0";"2011";"2 822,0";"2012";"2 817,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2819+"";"Ensemble du Québec";"......Aide financière de dernier recours";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 865,0";"2014";"2 897,0";"2015";"2 893,0";"2016";"2 892,0";"2017";"2 802,0";"2018";"2 884,0";"2019";"2 896,0";"2020";"2 849,0";"2021";"2 710,0";"2022ʳ";"2 925,0";"2023ʳ";"3 296,0";"2024ᵖ";"3 557,0"
2820+"";"Ensemble du Québec";"......Aide financière de dernier recours";"$/hab";"2002";"308";"2003";"313";"2004";"310";"2005";"303";"2006";"305";"2007";"334";"2008";"344";"2009";"351";"";"2010";"350";"2011";"353";"2012";"350";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2821+"";"Ensemble du Québec";"......Aide financière de dernier recours";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"353";"2014";"356";"2015";"354";"2016";"352";"2017";"338";"2018";"344";"2019";"341";"2020";"333";"2021";"316";"2022ʳ";"337";"2023ʳ";"374";"2024ᵖ";"395"
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2856+"";"Ensemble du Québec";"..Aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"72 770,0";"2014";"75 497,0";"2015";"77 948,0";"2016";"79 928,0";"2017";"82 101,0";"2018";"87 554,0";"2019";"92 889,0";"2020";"94 629,0";"2021";"106 137,0";"2022ʳ";"116 547,0";"2023ʳ";"120 481,0";"2024ᵖ";"128 151,0"
2857+"";"Ensemble du Québec";"..Aux administrations publiques";"M$";"2002";"48 413,0";"2003";"50 192,0";"2004";"52 939,0";"2005";"55 562,0";"2006";"58 062,0";"2007";"61 336,0";"2008";"61 821,0";"2009";"61 779,0";"";"2010";"63 969,0";"2011";"67 488,0";"2012";"71 072,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2858+"";"Ensemble du Québec";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"2002";"32 929,0";"2003";"33 675,0";"2004";"35 750,0";"2005";"37 564,0";"2006";"39 471,0";"2007";"42 499,0";"2008";"41 706,0";"2009";"40 799,0";"";"2010";"41 504,0";"2011";"44 671,0";"2012";"46 845,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2859+"";"Ensemble du Québec";"....Impôts directs des particuliers";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"47 499,0";"2014";"49 525,0";"2015";"51 337,0";"2016";"52 694,0";"2017";"54 456,0";"2018";"58 315,0";"2019";"62 054,0";"2020";"64 134,0";"2021";"71 704,0";"2022ʳ";"77 993,0";"2023ʳ";"79 230,0";"2024ᵖ";"84 331,0"
2860+"";"Ensemble du Québec";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"2002";"4 425";"2003";"4 499";"2004";"4 744";"2005";"4 955";"2006";"5 172";"2007";"5 525";"2008";"5 373";"2009";"5 201";"";"2010";"5 234";"2011";"5 581";"2012";"5 812";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2861+"";"Ensemble du Québec";"....Impôts directs des particuliers";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"5 858";"2014";"6 079";"2015";"6 279";"2016";"6 407";"2017";"6 567";"2018";"6 953";"2019";"7 315";"2020";"7 500";"2021";"8 365";"2022ʳ";"8 996";"2023ʳ";"8 981";"2024ᵖ";"9 375"
2862+"";"Ensemble du Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"2 578";"2014";"2 655";"2015";"2 714";"2016";"2 767";"2017";"2 772";"2018";"2 917";"2019";"3 075";"2020";"3 032";"2021";"3 395";"2022ʳ";"3 854";"2023ʳ";"4 105";"2024ᵖ";"4 307"
2863+"";"Ensemble du Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"$/hab";"2002";"1 766";"2003";"1 881";"2004";"1 937";"2005";"2 027";"2006";"2 080";"2007";"2 016";"2008";"2 154";"2009";"2 203";"";"2010";"2 348";"2011";"2 348";"2012";"2 495";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2864+"";"Ensemble du Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"2002";"13 145,0";"2003";"14 083,0";"2004";"14 597,0";"2005";"15 365,0";"2006";"15 876,0";"2007";"15 508,0";"2008";"16 716,0";"2009";"17 282,0";"";"2010";"18 619,0";"2011";"18 793,0";"2012";"20 112,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2865+"";"Ensemble du Québec";"....Cotisations aux régimes d'assurance sociale";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"20 902,0";"2014";"21 631,0";"2015";"22 189,0";"2016";"22 757,0";"2017";"22 986,0";"2018";"24 461,0";"2019";"26 082,0";"2020";"25 927,0";"2021";"29 101,0";"2022ʳ";"33 415,0";"2023ʳ";"36 214,0";"2024ᵖ";"38 744,0"
2866+"";"Ensemble du Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"539";"2014";"533";"2015";"541";"2016";"544";"2017";"562";"2018";"570";"2019";"560";"2020";"534";"2021";"622";"2022ʳ";"593";"2023ʳ";"571";"2024ᵖ";"564"
2867+"";"Ensemble du Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"2002";"2 339,0";"2003";"2 434,0";"2004";"2 592,0";"2005";"2 633,0";"2006";"2 715,0";"2007";"3 329,0";"2008";"3 399,0";"2009";"3 698,0";"";"2010";"3 846,0";"2011";"4 024,0";"2012";"4 115,0";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2868+"";"Ensemble du Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"4 369,0";"2014";"4 341,0";"2015";"4 422,0";"2016";"4 477,0";"2017";"4 659,0";"2018";"4 778,0";"2019";"4 753,0";"2020";"4 568,0";"2021";"5 332,0";"2022ʳ";"5 139,0";"2023ʳ";"5 037,0";"2024ᵖ";"5 076,0"
2869+"";"Ensemble du Québec";"....Autres transferts courants aux administrations publiques";"$/hab";"2002";"314";"2003";"325";"2004";"344";"2005";"347";"2006";"356";"2007";"433";"2008";"438";"2009";"471";"";"2010";"485";"2011";"503";"2012";"511";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2870+"";"Ensemble du Québec";"..Aux non-résidents";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"1 161,0";"2014";"1 137,0";"2015";"1 304,0";"2016";"1 382,0";"2017";"1 521,0";"2018";"1 611,0";"2019";"1 713,0";"2020";"1 728,0";"2021";"1 836,0";"2022ʳ";"1 950,0";"2023ʳ";"2 052,0";"2024ᵖ";"2 184,0"
2871+"";"Ensemble du Québec";"..Aux non-résidents";"$/hab";"2002";"80";"2003";"73";"2004";"81";"2005";"93";"2006";"88";"2007";"119";"2008";"126";"2009";"136";"";"2010";"130";"2011";"132";"2012";"134";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2875+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2876+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
2877+"";"Ensemble du Québec";"<em>Égal</em>";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";""
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2880+"";"Ensemble du Québec";"Revenu disponible";"M$";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"210 620,0";"2014";"216 680,0";"2015";"223 866,0";"2016";"228 990,0";"2017";"240 562,0";"2018";"247 779,0";"2019";"258 667,0";"2020";"281 189,0";"2021";"291 234,0";"2022ʳ";"310 925,0";"2023ʳ";"323 280,0";"2024ᵖ";"345 660,0"
2881+"";"Ensemble du Québec";"Revenu disponible";"$/hab";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"";"2013";"25 974";"2014";"26 595";"2015";"27 382";"2016";"27 841";"2017";"29 008";"2018";"29 543";"2019";"30 492";"2020";"32 883";"2021";"33 975";"2022ʳ";"35 862";"2023ʳ";"36 646";"2024ᵖ";"38 426"
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209+}
\ No newline at end of file
modified literature/LOG.md +17 −0
@@ -1,5 +1,22 @@
1+# WP38 literature — call log
2+
3+Scripts: `src/literature/verify_refs.py` (Crossref `query.bibliographic`, polite pool, UA `WP38-UQO-research/0.1 (mailto:simon-pierre.boucher@uqo.ca)`),
4+`src/literature/resolve_dois.py` (Crossref `/works/{doi}` and URL fetches for DOI-less items), `src/literature/make_bib.py`.
5+Run with `.venv/bin/python src/literature/<script>.py` from the project root.
6+
7+## Totals (2026-11-01)
8+- Seeds in `seed_references.yaml`: 129 (streams 1–6). Manual/grey entries in `manual_references.yaml`: 17 (3 replace Crossref-unverified seeds, 14 new, of which 12 institutional).
9+- Final: **142 verified / 143** (125 via Crossref bibliographic search, 17 via URL fetch). Unverified and uncited: `kempbenedict2014`.
10+- Crossref HTTP calls by scripts: **133** (129 seed queries + 4 type-filtered re-queries) — one cached JSON per call in `crossref_cache/` (`<key>.json`, `<key>__type-*.json`).
11+- Web fetches by scripts: **17** (`crossref_cache/<key>__url.json`, with HTTP status, final URL, content type, page title, text sample).
12+- Ad-hoc exploratory calls outside the scripts (not cached): 1 curl Crossref reachability test, ~27 HTTP probes of candidate grey-literature URLs (several returned 404/403 and were discarded: ISQ document pages, alimentsduquebec.com/fr/a-propos, CRTC monitoring report, JSTOR for Krugman 1980 → replaced by IDEAS/RePEc page), 4 WebSearch queries (Kemp-Benedict MPRA; ISQ Panorama; StatCan Business Counts; Aliments du Québec), 1 WebFetch (lesproduitsduquebec.com).
13+- Matching rule: title similarity ≥ 0.90 (token-set ratio; strict token-sort fallback when one title has < 60 % of the other's tokens, except when the shorter is the exact main title of the longer), year ±1 (±2 for `rigby2015`, online-first 2013), first-author family name present (organisational `name` and swapped given/family tolerated; Crossref records without authors tolerated). Published versions (journal-article, book-chapter, book) are preferred over NBER/SSRN versions when both match.
14+- Two matcher bugs fixed during the run (and visible in the run lines below): a subset false positive ("Reflections" chapter matched Kemp-Benedict) and working-paper versions outranking published ones.
15+
16+## Script run lines
1 - 2026-11-01T12:52:31 verify_refs.py: 129 seeds, 129 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 121 verified, 8 unverified 17 - 2026-11-01T12:52:31 verify_refs.py: 129 seeds, 129 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 121 verified, 8 unverified
2 - 2026-11-01T12:53:58 verify_refs.py: 129 seeds, 2 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified 18 - 2026-11-01T12:53:58 verify_refs.py: 129 seeds, 2 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified
3 - 2026-11-01T12:54:30 verify_refs.py: 129 seeds, 2 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 123 verified, 6 unverified 19 - 2026-11-01T12:54:30 verify_refs.py: 129 seeds, 2 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 123 verified, 6 unverified
4 - 2026-11-01T12:54:58 verify_refs.py: 129 seeds, 0 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified 20 - 2026-11-01T12:54:58 verify_refs.py: 129 seeds, 0 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified
5 - 2026-11-01T12:56:40 verify_refs.py: 129 seeds, 0 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified 21 - 2026-11-01T12:56:40 verify_refs.py: 129 seeds, 0 Crossref HTTP calls (rest served from crossref_cache/), 125 verified, 4 unverified
22+- 2026-11-01T12:58:25 resolve_dois.py: 17 manual entries, 0 Crossref DOI calls, 17 web fetches (rest cached); total 142 verified / 143
added literature/crossref_cache/alimentsqc__url.json +12 −0
@@ -0,0 +1,12 @@
1+{
2+ "key": "alimentsqc",
3+ "url": "https://www.alimentsduquebec.com/",
4+ "final_url": "https://alimentsduquebec.com/",
5+ "status": 200,
6+ "content_type": "text/html; charset=UTF-8",
7+ "fetched": "2026-11-01",
8+ "bytes": 293620,
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1+claim_id,claim,stream,theory_or_empirical,supporting_keys,what_they_show,limitations_for_WP38,wp38_position
2+C01,"Economic activity is spatially concentrated well beyond what a random (dartboard) allocation would produce, at several spatial scales",1,empirical,ellison1997; duranton2005; rosenthal2001; mori2005; baldwin2008,"US Census/County Business Patterns (Ellison-Glaeser), UK micro-geographic plant data with distance-based K-density tests and counterfactual nulls (Duranton-Overman), KL-divergence statistic (Mori et al.), Canadian plant microdata (Baldwin et al.): most manufacturing industries are localised; concentration is heterogeneous across industries","All measure employment/plants in production industries; WP38 observes listings of online catalogues whose location is the merchant's declared address, with 17 coarse regions rather than points",WP38 re-uses the dartboard logic (merchant-count-preserving permutation nulls for RAA and for the bipartite network) but on listing counts; no claim about production localisation
3+C02,"Agglomeration economies arise from sharing, matching and learning; density elasticities are modest (≈2–8%) and hard to identify",1,theory+empirical,duranton2004; rosenthal2004; combes2015; duranton2020; marshall1920,Theoretical micro-foundations (Duranton-Puga) and surveys of wage/productivity-density elasticities with instrumenting strategies (Combes-Gobillon; Duranton-Puga 2020),"Outcomes are productivity/wages; WP38 has no productivity, employment or sales outcome — only catalogue composition","WP38 only tests whether assortment diversity correlates with population/scale (H2); explicitly descriptive, no elasticity interpretation as agglomeration economy"
4+C03,Whether specialisation (MAR) or diversity (Jacobs) favours local growth is unresolved; related variety matters more than unrelated variety,1,empirical,glaeser1992; henderson1995; frenken2007; content2016,"City-industry employment growth regressions (US 1956–87; Dutch regions 1996–2002 with entropy decomposition of variety); related variety associated with employment growth, unrelated variety with lower unemployment",Growth outcomes needed; WP38 is a single cross-section without growth outcomes,WP38 borrows the entropy decomposition (category/subcategory) as a descriptive diversity measure; cannot test growth effects
5+C04,"In Canada, distance to large metropolitan areas and the urban hierarchy still structure industrial location; peripheral regions (incl. Quebec's) show persistent decline",1,empirical,polese2004; polese2006; shearmur2007; shearmur2008; baldwin2008,Canadian census-division employment data 1971–2001; location quotients and growth regressions by distance class and urban size; high-order services concentrate in the urban hierarchy,Employment-based; pre-2001 data; no e-commerce dimension,WP38 provides a 2026 online-catalogue counterpart: does the metropolitan/peripheral gradient documented by Polèse-Shearmur also appear in online assortment breadth? (descriptive comparison only)
6+C05,"The number of distinct economic activities present in a city scales sub-linearly with population, and activities enter in a nested, predictable order",1,empirical,youn2016; hong2020; bettencourt2007; sinai2004,"NAICS business-establishment counts across US metropolitan areas (Youn et al.: diversity ~ log population; Hong et al.: nestedness/ordering of industries), urban scaling laws (Bettencourt), local online content scales with city size (Sinai-Waldfogel)",Cities not administrative regions; establishment counts not product listings; US data,"Closest precedent for H2: WP38 tests whether category diversity of online assortments scales with regional population with the same functional forms, and whether the region-category matrix is nested (ties to H7)"
7+C06,Larger markets sustain more varieties (love-of-variety); comparative advantage of cities is systematic in skill-intensity,1,theory+empirical,krugman1980; krugman1991; fujita1999; davis2020,Monopolistic-competition trade models; Davis-Dingel: US city-sector employment shares with population-size ordering (log-supermodularity test),Theory concerns production and trade; online catalogues mix local production and resale,Provides the motivation for an RCA-like index at the regional level; WP38 does not estimate structural parameters
8+C07,"The Balassa RCA index has a skewed, unstable distribution; symmetric/normalised variants and share-based alternatives mitigate this",2,empirical/methodological,balassa1965; hinloopen2001; yu2009; laursen2015,Trade data: distribution of RCA is right-skewed with unstable upper tail; NRCA and symmetric RCA proposed and compared,"Designed for export flows; WP38 applies the same algebra to listing counts (RAA), a different base with its own skewness (large merchants)",WP38 reports RAA alongside symmetric/normalised variants and merchant-weighted versions; explicitly distinguishes RAA from export RCA
9+C08,Regions/countries diversify preferentially into activities related to their existing portfolio (principle of relatedness),2,empirical,hidalgo2007; neffke2011; boschma2017; hidalgo2018; rigby2015; kogler2013; balland2019,"Country-product export panels (proximity from co-export), Swedish plant-level industry panels, US city patent classes: entry probability increases with relatedness density; mostly panel regressions with fixed effects",All rely on multi-period panels (decades); WP38 has essentially one snapshot (weak panel at best),H4 is exploratory: WP38 can compute a category relatedness matrix and relatedness density but can at most describe cross-sectional co-occurrence; any entry regression is flagged as exploratory and onboarding-confounded
10+C09,"Economic complexity indices (ECI/PCI, fitness) summarise the structure of a bipartite country-product matrix and correlate with income and growth",2,empirical/methodological,hidalgo2009; hausmann2011; hausmann2014; tacchella2012; cristelli2013; hidalgo2021; balland2022; hausmann2007,Method of reflections / eigenvector formulation on binary RCA matrices; nonlinear fitness-complexity iteration; cross-country growth regressions,Country-level export data with thousands of products and >100 countries; WP38 has 17 regions × 20 categories (very small matrix) and listings not exports,"H7 builds a small region-category bipartite network; given the dimension, WP38 must validate any eigenvector against null models and report instability (bootstrap by merchant) rather than a headline ECI"
11+C10,"ECI is mathematically a spectral-clustering/dimension-reduction of a similarity network and is sensitive to algorithm choice, thresholds and sample composition",2,methodological,mealy2019; morrison2017; sciarra2020; servedio2018,Mealy et al. show ECI = Fiedler vector of a normalised similarity matrix; Morrison et al. and Sciarra et al. show rankings differ substantially across ECI vs fitness and across variants; Servedio et al. document non-convergence of the fitness iteration,Critiques formulated for large trade matrices; small-matrix behaviour is less documented,"WP38 adopts the spectral interpretation (clustering of regions by assortment similarity) as the honest reading of its indicator, reports several variants and never interprets an arbitrary eigenvector as 'complexity' without validation"
12+C11,"Complexity/relatedness tools transfer to non-export bases: patents, industries, occupations, firms at city/regional level",2,empirical,balland2017; kogler2013; muneepeerakul2013; gao2018; davis2020,"US city patent data (knowledge complexity), occupation data for US metros, Chinese prefecture firm/industry data: regional complexity computed from location quotients on non-export counts","Bases are production-side (patents, employment); none uses retail listings or product catalogues","WP38's base (observed online product listings) is new in this literature; contribution is the data base and its validation, not a new method"
13+C12,Validating structure in bipartite matrices requires degree-preserving null models; nestedness and specialisation must be benchmarked against them,2,methodological,saracco2015; hausmann2011; ellison1997,Maximum-entropy bipartite configuration models for the world trade web; nestedness of country-product matrix compared with randomised matrices,Methods developed for trade networks; computation trivial at WP38's scale,"WP38 commits to merchant-count-preserving permutations and bipartite configuration-model nulls for RAA, nestedness and the H7 indicator"
14+C13,"Online channels shift demand toward niche products (long tail), but hits still capture a large share and the tail may be heavier in listings than in sales",3,empirical,brynjolfsson2003; brynjolfsson2011; anderson2006; elberse2008; zentner2013; tan2017; barisaac2012; waldfogel2017,"Book, apparel, video and music sales data (online vs catalogue/store), consumer-level panels; Gini/Pareto measures of sales concentration; theory of search costs and market structure","All concern sales/demand concentration; WP38 observes listing counts per merchant (supply-side catalogue breadth), not sales","H3 describes concentration of listings across merchants (rank-size, Gini, Pareto tails) and explicitly distinguishes catalogue-size concentration from sales concentration"
15+C14,E-commerce reallocates market share toward larger retailers/platforms; platform owners and large complementors dominate,3,empirical,goldmanis2010; zhu2018; einav2016,US county retail establishment counts vs internet penetration (Goldmanis et al.); Amazon product-level entry data (Zhu-Liu); survey of peer-to-peer markets,Market structure of retail industries measured by establishments or platform entries; no regional catalogue data,WP38 quantifies how much of each region's visible assortment comes from a few merchants (coverage/concentration component of QDACI) — descriptive
16+C15,Online purchasing is higher where local offline supply is thin and for 'preference minorities'; local tastes are heterogeneous across markets,3,empirical,forman2009; choi2011; quan2018; brynjolfsson2009,"Amazon sales rank by location vs store openings (Forman et al.), online purchase share by local preference minority status (Choi-Bell), footwear sales across US markets with demand estimation (Quan-Williams), cross-channel competition data (Brynjolfsson et al.)",Demand-side data with transactions; WP38 has no demand data at all,WP38 is the supply-side mirror: regional heterogeneity in what is offered online by local merchants. Cannot speak to demand heterogeneity
17+C16,"Distance and borders still reduce online trade (gravity holds online, with smaller distance elasticities)",3,empirical,hortacsu2009; blum2006; lendle2016,eBay/MercadoLibre transaction data with gravity models; digital-goods consumption across countries; eBay cross-border vs offline trade,Transaction flows between buyer and seller locations; WP38 observes only seller location,WP38 cannot estimate gravity; it can only describe the spatial distribution of sellers and listings
18+C17,"Gains from e-commerce are larger for consumers far from stores and in rural areas, and e-commerce changes relative prices across space",3,empirical,dolfen2023; couture2021; jo2019; lieber2012; goldfarb2019,"Visa card transactions (Dolfen et al.), RCT of e-commerce terminals in rural Chinese villages (Couture et al.), Japanese scanner/online price data (Jo et al.), surveys of digital economics",Causal designs use transactions and experiments; WP38 has neither,"WP38 documents the rural/urban distribution of online supply in Quebec (merchants and listings per capita) as context, without welfare claims"
19+C18,Online price dispersion for identical goods is persistent and shaped by platform search design and obfuscation,3+5,empirical,dinerstein2018; ellison2009; baye2004; brynjolfsson2000; clay2001; baye2006,"eBay search redesign (Dinerstein et al.), price-comparison site data with obfuscation (Ellison-Ellison), Shopper.com listings (Baye et al.), online books/CDs (Brynjolfsson-Smith; Clay et al.)",Single-platform or price-comparison settings; WP38 covers independent stores across many platforms with no search-design variation,"H5 measures cross-merchant dispersion of matched products with product fixed effects; dispersion is interpreted descriptively (region/merchant correlates), not causally"
20+C19,"Internet diffusion and its economic benefits have been geographically uneven: urban leadership in adoption, benefits concentrated in already advantaged places; broadband effects on rural growth are modest/ambiguous",4,empirical,forman2005; forman2012; forman2018; sinai2004; kolko2012; whitacre2014; haller2015; haller2019; goldfarb2008; haight2014,"US county/establishment adoption surveys, county wage growth 1995–2000, broadband expansion and employment (US, Irish firm panels), Canadian Internet Use Survey microdata (Haight et al.)","Mostly US/Irish; Canadian evidence is on household usage (Haight et al.), not merchant e-commerce","WP38 adds a Quebec regional map of online merchant presence (Fabri-Ka coverage) and checks it against CIUS/SDTIU-type adoption patterns; selection of merchants into the aggregator is a confounder, flagged"
21+C20,"Official Canadian/Quebec statistics measure e-commerce adoption by households and enterprises, with provincial and urban/rural breakdowns",4+7,institutional,statcan_cius; statcan2023cius; statcan_sdtiu; oecd2019; atn_netendances,Survey programmes (CIUS household survey; SDTIU enterprise survey; NETendances Quebec panel); OECD review of e-commerce measurement and business models,Surveys do not identify individual merchants or catalogues; regional detail below province is limited,"WP38 uses these as external benchmarks for coverage/representativeness, never as substitutes for merchant-level data"
22+C21,"Scraped online prices are a valid but selected source: online and offline prices are similar in most retailers; scraped data have specific properties (stockouts, missing variants, frequency)",5+6,empirical,cavallo2017; cavallo2018; cavallo2016; gorodnichenko2017; gorodnichenko2018; cavallo2023; konny2022,Billion Prices Project multi-country scraped panels vs in-store checks; price-comparison platform micro data; BLS experience with web-scraped and alternative data in the CPI; stockouts in online data,"Price-focused; WP38's primary object is listings/categories, with prices only in H5","WP38 documents the analogous properties of a catalogue aggregator (duplicates, variants, missing prices, availability) in its data-quality report and treats the snapshot as a non-probability sample"
23+C22,Most price dispersion is relative (store×good) and persistent; chains price uniformly across locations; spatial price gaps grow with distance,5,empirical,kaplan2015; kaplan2019; dellavigna2019; cavallo2014; atkin2015; handbury2015; handbury2021,"Nielsen Homescan/retail scanner data (variance decompositions, uniform pricing across stores of the same chain), online prices across currency unions, barcode-level prices across Indian/US locations, city price indices with variety","Transaction or in-store posted prices; WP38 has posted online prices from independent merchants, where merchant and region effects are nearly collinear","H5 decomposes dispersion into product, merchant and region components, acknowledging that region effects are identified only from merchants of the same region selling the same matched product"
24+C23,Hedonic regressions with product characteristics or product fixed effects isolate quality-adjusted price differences,5,theory+empirical,rosen1974; pakes2003; bajari2005; jaravel2019,Hedonic equilibrium theory; PC price indices with characteristic drift; hedonic demand with unobserved characteristics; barcode-level product entry data,"Characteristics in WP38 are sparse (title, category, brand); fixed effects require matched products across merchants",WP38 relies on matched-product fixed effects (not characteristics regressions) and reports match quality thresholds as a sensitivity dimension
25+C24,Probabilistic record linkage provides a principled framework for matching products across sources,5,methodological,fellegi1969; christen2012,"Fellegi-Sunter decision rule on agreement patterns; survey of blocking, comparison functions and evaluation for entity resolution",Generic; product titles across merchants are noisier than administrative records,WP38 applies blocking (brand/category) + string similarity with manual validation of a labelled sample and reports precision/recall
26+C25,"Non-probability 'big data' samples can be badly biased: the data-defect correlation, not sample size, governs error; valid inference requires modelling selection",6,theory+empirical,meng2018; bradley2021; elliott2017; buelens2018; daas2015; beaumont2020; rao2021; lazer2014; groves2006; little2019; heckman1979,"Formal decomposition of estimation error (Meng), application to vaccine-uptake surveys (Bradley et al.), quasi-randomisation and superpopulation approaches (Elliott-Valliant; Buelens et al.), official-statistics perspective (Daas; Beaumont; Rao), classic selection models",Frameworks assume a target population and some auxiliary data; WP38's target population (all Quebec online merchants/listings) is itself not enumerated,"WP38 treats Fabri-Ka as a non-probability sample, audits coverage against Business Counts and CIUS/SDTIU, reports merchant-weighted vs listing-weighted results and does not generalise to 'Quebec production'"
27+C26,Measurement error in regressors/outcomes and the choice of spatial units (MAUP) can change estimates substantially,6,methodological,hausman2001; bound2001; briant2010,Attenuation and non-classical error analysis; French employment data re-aggregated into alternative zonings show modest but non-trivial sensitivity for agglomeration regressions,WP38's 17 regions are fixed by administration; alternative zonings (MRC) possible only if merchant addresses allow,"WP38 reports region-assignment uncertainty (geocoding quality) and, where feasible, MRC-level sensitivity"
28+C27,Canadian Business Counts come from the Business Register (payroll/$30k revenue/incorporation rules; counted by location; not a time series); Quebec origin certifications set explicit cost/transformation thresholds,7,institutional,statcan2026cbc; statcan_brdef; statcan_br; isq2024; quebec_regions; quebec_aliments; alimentsqc; produitsqc,Official methodological pages and releases; Les Produits du Québec: 'Produit du Québec' ≥85% of direct production costs in Quebec + final substantial transformation; 'Fabriqué au Québec' = final substantial transformation; 'Conçu au Québec' = design workforce in Quebec; Aliments du Québec marks for food,Business Counts include non-online firms and exclude many micro-sellers; certification coverage among Fabri-Ka merchants unknown,WP38 uses Business Counts as the denominator for coverage ratios and treats certification marks as the only admissible origin evidence for H6 (otherwise H6 is marked untestable)
added literature/manual_references.yaml +54 −0
@@ -0,0 +1,54 @@
1+# References that Crossref cannot verify (no DOI) — verified by fetching the publisher / repository / official page
2+# (resolve_dois.py records HTTP status, page <title>, and checks that `must_contain` appears in the page).
3+# Entries with `doi` are resolved through Crossref /works/{doi}. stream 7 = Quebec/Canada institutional context.
4+- {key: krugman1980, stream: 1, type: article, url: "https://ideas.repec.org/a/aea/aecrev/v70y1980i5p950-59.html", must_contain: "Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade",
5+ author: "Krugman, Paul", title: "Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade", container: "American Economic Review", volume: 70, issue: 5, pages: "950-959", year: 1980,
6+ why_needed: "Love-of-variety trade; variety as an outcome of market size (H2)"}
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8+ author: "Elberse, Anita", title: "Should You Invest in the Long Tail?", container: "Harvard Business Review", volume: 86, issue: "7/8", pages: "88-96", year: 2008,
9+ why_needed: "Long-tail counter-evidence: demand still concentrates on hits"}
10+- {key: beaumont2020, stream: 6, type: article, url: "https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020001/article/00001-eng.htm", must_contain: "probability surveys bound to disappear",
11+ author: "Beaumont, Jean-François", title: "Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?", container: "Survey Methodology", volume: 46, issue: 1, pages: "1-28", year: 2020,
12+ why_needed: "Statistics Canada perspective on non-probability (web) data and selection"}
13+- {key: anderson2006, stream: 3, type: book, url: "https://openlibrary.org/books/OL13439130M/The_Long_Tail", must_contain: "The Long Tail",
14+ author: "Anderson, Chris", title: "The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More", publisher: "Hyperion", year: 2006,
15+ why_needed: "Popular origin of the long-tail hypothesis (H3)"}
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17+ author: "Marshall, Alfred", title: "Principles of Economics", publisher: "Macmillan (8th ed.; online edition, Library of Economics and Liberty)", year: 1920,
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20+ author: "{Institut de la statistique du Québec}", title: "Panorama des régions du Québec. Édition 2024", publisher: "Institut de la statistique du Québec, Québec", year: 2024,
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22+- {key: statcan2026cbc, stream: 7, type: report, url: "https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/260213/dq260213c-eng.htm", must_contain: "Canadian business counts",
23+ author: "{Statistics Canada}", title: "Canadian business counts, December 2025", publisher: "The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2026-02-13)", year: 2026,
24+ why_needed: "Business counts by geography and industry (employer vs non-employer); external benchmark for merchant counts"}
25+- {key: statcan_brdef, stream: 7, type: report, url: "https://www.statcan.gc.ca/en/statistical-programs/document/1105_D16_T9_V1", must_contain: "Business Register",
26+ author: "{Statistics Canada}", title: "Definitions and Concepts used in the Business Register (Business Register, record number 1105)", publisher: "Statistics Canada, Ottawa", year: "n.d.",
27+ why_needed: "Inclusion rules of the Business Register (payroll, $30,000 revenue, incorporation) behind Canadian Business Counts"}
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30+ why_needed: "Methodology of the register from which Canadian Business Counts are derived"}
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32+ author: "{Statistics Canada}", title: "Canadian Internet Use Survey (CIUS) — Integrated Metadata Base, record number 4432", publisher: "Statistics Canada, Ottawa", year: "n.d.",
33+ why_needed: "Household internet use and online shopping by province/urban-rural; demand-side adoption context"}
34+- {key: statcan2023cius, stream: 7, type: report, url: "https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/230720/dq230720b-eng.htm", must_contain: "Canadian Internet Use Survey",
35+ author: "{Statistics Canada}", title: "Canadian Internet Use Survey, 2022", publisher: "The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2023-07-20)", year: 2023,
36+ why_needed: "Latest CIUS headline results (internet use, online purchasing)"}
37+- {key: statcan_sdtiu, stream: 7, type: report, url: "https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=4225", must_contain: "Survey of Digital Technology and Internet Use",
38+ author: "{Statistics Canada}", title: "Survey of Digital Technology and Internet Use (SDTIU) — Integrated Metadata Base, record number 4225", publisher: "Statistics Canada, Ottawa", year: "n.d.",
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40+- {key: quebec_regions, stream: 7, type: report, url: "https://www.quebec.ca/gouvernement/portrait-quebec/geographie-territoire/regions-administratives", must_contain: "régions administratives",
41+ author: "{Gouvernement du Québec}", title: "Portraits des régions administratives", publisher: "Gouvernement du Québec, Québec", year: "n.d.",
42+ why_needed: "Official definition and list of the 17 administrative regions used as spatial units"}
43+- {key: quebec_aliments, stream: 7, type: report, url: "https://www.quebec.ca/agriculture-environnement-et-ressources-naturelles/agriculture/achat-local-tourisme-gourmand/reconnaitre-les-aliments-quebecois", must_contain: "Aliments du Québec",
44+ author: "{Gouvernement du Québec}", title: "Reconnaître les aliments québécois", publisher: "Gouvernement du Québec, Québec", year: "n.d.",
45+ why_needed: "Official description of the Aliments du Québec / Aliments préparés au Québec certification marks (origin evidence for H6)"}
46+- {key: alimentsqc, stream: 7, type: report, url: "https://www.alimentsduquebec.com/", must_contain: "Aliments du Québec",
47+ author: "{Aliments du Québec}", title: "Aliments du Québec — site officiel", publisher: "Aliments du Québec, Montréal", year: "n.d.",
48+ why_needed: "Certification body for Quebec food products"}
49+- {key: produitsqc, stream: 7, type: report, url: "https://lesproduitsduquebec.com/processus-de-verification", must_contain: "vérification",
50+ author: "{Les Produits du Québec}", title: "Processus de vérification — marques de certification Produit du Québec, Fabriqué au Québec, Conçu au Québec", publisher: "Les Produits du Québec", year: "n.d.",
51+ why_needed: "Certification criteria for non-food Quebec products (85% of direct costs in Quebec for 'Produit du Québec'; final substantial transformation for 'Fabriqué'; design workforce for 'Conçu') — only admissible origin evidence for H6"}
52+- {key: atn_netendances, stream: 7, type: report, url: "https://transformation-numerique.ulaval.ca/enquetes-et-mesures/netendances/", must_contain: "NETendances",
53+ author: "{Académie de la transformation numérique}", title: "NETendances — enquêtes sur les usages numériques des Québécois", publisher: "Académie de la transformation numérique, Université Laval, Québec", year: "n.d.",
54+ why_needed: "Quebec-specific survey programme on online shopping and digital usage (grey literature)"}
added literature/references.bib +1503 −0
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1+% WP38 bibliography — generated 2026-11-01 by src/literature/make_bib.py from literature/references_verified.csv.
2+% Every DOI comes from a Crossref response cached in literature/crossref_cache/; URL entries were fetched on the stated date.
3+% Unverified seeds (literature/unverified.csv) are deliberately absent and must not be cited.
4+
5+@techreport{alimentsqc,
6+ author = {{Aliments du Québec}},
7+ title = {Aliments du Québec --- site officiel},
8+ year = {n.d.},
9+ institution = {Aliments du Québec, Montréal},
10+ url = {https://alimentsduquebec.com/},
11+ note = {Accessed 2026-11-01}
12+}
13+
14+@book{anderson2006,
15+ author = {Anderson, Chris},
16+ title = {The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More},
17+ year = {2006},
18+ publisher = {Hyperion},
19+ url = {https://openlibrary.org/books/OL13439130M/The_Long_Tail},
20+ note = {Accessed 2026-11-01}
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22+
23+@article{atkin2015,
24+ author = {Atkin, David and Donaldson, Dave},
25+ title = {Who's Getting Globalized? The Size and Implications of {Intra-National} Trade Costs},
26+ year = {2015},
27+ journal = {SSRN Electronic Journal},
28+ doi = {10.2139/ssrn.2818941}
29+}
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31+@techreport{atn_netendances,
32+ author = {{Académie de la transformation numérique}},
33+ title = {{NETendances} --- enquêtes sur les usages numériques des Québécois},
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35+ institution = {Académie de la transformation numérique, Université Laval, Québec},
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37+ note = {Accessed 2026-11-01}
38+}
39+
40+@article{bajari2005,
41+ author = {Bajari, Patrick and Benkard, C. Lanier},
42+ title = {Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach},
43+ year = {2005},
44+ journal = {Journal of Political Economy},
45+ volume = {113},
46+ number = {6},
47+ pages = {1239--1276},
48+ doi = {10.1086/498586}
49+}
50+
51+@article{balassa1965,
52+ author = {Balassa, Bela},
53+ title = {Trade Liberalisation and “Revealed” Comparative Advantage
54+ <sup>1</sup>},
55+ year = {1965},
56+ journal = {The Manchester School},
57+ volume = {33},
58+ number = {2},
59+ pages = {99--123},
60+ doi = {10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x}
61+}
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63+@article{baldwin2008,
64+ author = {Baldwin, John R. and Beckstead, Desmond and Mark Brown, W. and Rigby, David L.},
65+ title = {Agglomeration and the Geography of Localization Economies in {Canada}},
66+ year = {2008},
67+ journal = {Regional Studies},
68+ volume = {42},
69+ number = {1},
70+ pages = {117--132},
71+ doi = {10.1080/00343400701543199}
72+}
73+
74+@article{balland2017,
75+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Rigby, David},
76+ title = {The Geography of Complex Knowledge},
77+ year = {2016},
78+ journal = {Economic Geography},
79+ volume = {93},
80+ number = {1},
81+ pages = {1--23},
82+ doi = {10.1080/00130095.2016.1205947}
83+}
84+
85+@article{balland2019,
86+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Boschma, Ron and Crespo, Joan and Rigby, David L.},
87+ title = {Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification},
88+ year = {2018},
89+ journal = {Regional Studies},
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91+ number = {9},
92+ pages = {1252--1268},
93+ doi = {10.1080/00343404.2018.1437900}
94+}
95+
96+@article{balland2022,
97+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Broekel, Tom and Diodato, Dario and Giuliani, Elisa and Hausmann, Ricardo and O'Clery, Neave and Rigby, David},
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101+ volume = {51},
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103+ pages = {104450},
104+ doi = {10.1016/j.respol.2021.104450}
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106+
107+@article{barisaac2012,
108+ author = {Bar-Isaac, Heski and Caruana, Guillermo and Cuñat, Vicente},
109+ title = {Search, Design, and Market Structure},
110+ year = {2012},
111+ journal = {American Economic Review},
112+ volume = {102},
113+ number = {2},
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115+ doi = {10.1257/aer.102.2.1140}
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117+
118+@article{baye2004,
119+ author = {Baye, Michael R. and Morgan, John and Scholten, Patrick},
120+ title = {{PRICE} {DISPERSION} {IN} {THE} {SMALL} {AND} {IN} {THE} {LARGE}: {EVIDENCE} {FROM} {AN} {INTERNET} {PRICE} {COMPARISON} {SITE}},
121+ year = {2004},
122+ journal = {The Journal of Industrial Economics},
123+ volume = {52},
124+ number = {4},
125+ pages = {463--496},
126+ doi = {10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x}
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129+@incollection{baye2006,
130+ author = {Baye, Michael R. and Morgan, John and Scholten, Patrick},
131+ title = {Chapter 6 Information, Search, and Price Dispersion},
132+ year = {2006},
133+ booktitle = {Handbooks in Information Systems Economics and Information Systems},
134+ publisher = {Elsevier},
135+ pages = {323--375},
136+ doi = {10.1016/s1574-0145(06)01006-3}
137+}
138+
139+@article{beaumont2020,
140+ author = {Beaumont, Jean-François},
141+ title = {Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?},
142+ year = {2020},
143+ journal = {Survey Methodology},
144+ volume = {46},
145+ number = {1},
146+ pages = {1--28},
147+ url = {https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020001/article/00001-eng.htm},
148+ note = {Accessed 2026-11-01}
149+}
150+
151+@article{bettencourt2007,
152+ author = {Bettencourt, Luís M. A. and Lobo, José and Helbing, Dirk and Kühnert, Christian and West, Geoffrey B.},
153+ title = {Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities},
154+ year = {2007},
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162+@article{blum2006,
163+ author = {Blum, Bernardo S. and Goldfarb, Avi},
164+ title = {Does the internet defy the law of gravity?},
165+ year = {2006},
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172+
173+@article{boschma2017,
174+ author = {Boschma, Ron},
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176+ year = {2016},
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184+@incollection{bound2001,
185+ author = {Bound, John and Brown, Charles and Mathiowetz, Nancy},
186+ title = {Measurement Error in Survey Data},
187+ year = {2001},
188+ booktitle = {Handbook of Econometrics},
189+ publisher = {Elsevier},
190+ pages = {3705--3843},
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194+@article{bradley2021,
195+ author = {Bradley, Valerie C. and Kuriwaki, Shiro and Isakov, Michael and Sejdinovic, Dino and Meng, Xiao-Li and Flaxman, Seth},
196+ title = {Unrepresentative big surveys significantly overestimated {US} vaccine uptake},
197+ year = {2021},
198+ journal = {Nature},
199+ volume = {600},
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201+ pages = {695--700},
202+ doi = {10.1038/s41586-021-04198-4}
203+}
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205+@article{briant2010,
206+ author = {Briant, A. and Combes, P.-P. and Lafourcade, M.},
207+ title = {Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?},
208+ year = {2010},
209+ journal = {Journal of Urban Economics},
210+ volume = {67},
211+ number = {3},
212+ pages = {287--302},
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215+
216+@article{brynjolfsson2000,
217+ author = {Brynjolfsson, Erik and Smith, Michael D.},
218+ title = {Frictionless Commerce? A Comparison of {Internet} and Conventional Retailers},
219+ year = {2000},
220+ journal = {Management Science},
221+ volume = {46},
222+ number = {4},
223+ pages = {563--585},
224+ doi = {10.1287/mnsc.46.4.563.12061}
225+}
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227+@article{brynjolfsson2003,
228+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Smith, Michael D.},
229+ title = {Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers},
230+ year = {2003},
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232+ volume = {49},
233+ number = {11},
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239+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Rahman, Mohammad S.},
240+ title = {Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive {Cross-Channel} Competition},
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250+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Simester, Duncan},
251+ title = {Goodbye {Pareto} Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales},
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260+@article{buelens2018,
261+ author = {Buelens, Bart and Burger, Joep and van den Brakel, Jan A.},
262+ title = {Comparing Inference Methods for Non-probability Samples},
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305+ author = {Cavallo, Alberto},
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315+@article{cavallo2023,
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366+ author = {Content, Jeroen and Frenken, Koen},
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375+
376+@article{couture2021,
377+ author = {Couture, Victor and Faber, Benjamin and Gu, Yizhen and Liu, Lizhi},
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398+@article{daas2015,
399+ author = {Daas, Piet J.H. and Puts, Marco J. and Buelens, Bart and Hurk, Paul A.M. van den},
400+ title = {Big Data as a Source for Official Statistics},
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418+
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430+@article{dinerstein2018,
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441+@article{dolfen2023,
442+ author = {Dolfen, Paul and Einav, Liran and Klenow, Peter J. and Klopack, Benjamin and Levin, Jonathan D. and Levin, Larry and Best, Wayne},
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455+ year = {2004},
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459+ doi = {10.1016/s1574-0080(04)80005-1}
460+}
461+
462+@article{duranton2005,
463+ author = {Duranton, Gilles and Overman, Henry G.},
464+ title = {Testing for Localization Using {Micro-Geographic} Data},
465+ year = {2005},
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472+
473+@article{duranton2020,
474+ author = {Duranton, Gilles and Puga, Diego},
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476+ year = {2020},
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493+
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496+ title = {{Peer-to-Peer} Markets},
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505+@article{elberse2008,
506+ author = {Elberse, Anita},
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512+ pages = {88--96},
513+ url = {https://hbr.org/2008/07/should-you-invest-in-the-long-tail},
514+ note = {Accessed 2026-11-01}
515+}
516+
517+@article{elliott2017,
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529+ author = {Ellison, Glenn and Glaeser, Edward L.},
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531+ year = {1997},
532+ journal = {Journal of Political Economy},
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534+ number = {5},
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540+ author = {Ellison Ellison},
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543+ journal = {Econometrica},
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548+}
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550+@article{ellison2010,
551+ author = {Ellison, Glenn and Glaeser, Edward L and Kerr, William R},
552+ title = {What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns},
553+ year = {2010},
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561+@article{farronato2022,
562+ author = {Farronato, Chiara and Fradkin, Andrey},
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564+ year = {2022},
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573+ author = {Fellegi, Ivan P. and Sunter, Alan B.},
574+ title = {A Theory for Record Linkage},
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584+ author = {Forman, Chris and Goldfarb, Avi and Greenstein, Shane},
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592+}
593+
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595+ author = {Forman, Chris and Ghose, Anindya and Goldfarb, Avi},
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597+ year = {2009},
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605+@article{forman2012,
606+ author = {Forman, Chris and Goldfarb, Avi and Greenstein, Shane},
607+ title = {The {Internet} and Local Wages: A Puzzle},
608+ year = {2012},
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614+}
615+
616+@incollection{forman2018,
617+ author = {Greenstein, Shane and Forman, Chris and Goldfarb, Avi},
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619+ year = {2018},
620+ booktitle = {Oxford Handbooks Online},
621+ publisher = {Oxford University Press},
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623+}
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625+@article{frenken2007,
626+ author = {Frenken, Koen and Van Oort, Frank and Verburg, Thijs},
627+ title = {Related Variety, Unrelated Variety and Regional Economic Growth},
628+ year = {2007},
629+ journal = {Regional Studies},
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632+ pages = {685--697},
633+ doi = {10.1080/00343400601120296}
634+}
635+
636+@article{fujita1999,
637+ author = {Holmes, Thomas J. and Fujita, Masahisa and Krugman, Paul and Venables, Anthony J.},
638+ title = {The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade},
639+ year = {2000},
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644+ doi = {10.2307/1061487}
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647+@article{gao2018,
648+ author = {Gao, Jian and Zhou, Tao},
649+ title = {Quantifying China’s regional economic complexity},
650+ year = {2018},
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653+ pages = {1591--1603},
654+ doi = {10.1016/j.physa.2017.11.084}
655+}
656+
657+@article{glaeser1992,
658+ author = {Glaeser, Edward L. and Kallal, Hedi D. and Scheinkman, José A. and Shleifer, Andrei},
659+ title = {Growth in Cities},
660+ year = {1992},
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662+ volume = {100},
663+ number = {6},
664+ pages = {1126--1152},
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667+
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669+ author = {Goldfarb, Avi and Prince, Jeff},
670+ title = {{Internet} adoption and usage patterns are different: Implications for the digital divide},
671+ year = {2008},
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674+ number = {1},
675+ pages = {2--15},
676+ doi = {10.1016/j.infoecopol.2007.05.001}
677+}
678+
679+@article{goldfarb2019,
680+ author = {Goldfarb, Avi and Tucker, Catherine},
681+ title = {Digital Economics},
682+ year = {2019},
683+ journal = {Journal of Economic Literature},
684+ volume = {57},
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1136+ author = {Morrison, Greg and Buldyrev, Sergey V. and Imbruno, Michele and Doria Arrieta, Omar Alonso and Rungi, Armando and Riccaboni, Massimo and Pammolli, Fabio},
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1146+ author = {Muneepeerakul, Rachata and Lobo, José and Shutters, Shade T. and Goméz-Liévano, Andrés and Qubbaj, Murad R.},
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3−krugman1980,1,Krugman,"Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade",1980,Love-of-variety trade; variety as an outcome of market size (H2),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.00); candidates: Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade (1990, 10.7551/mitpress/5933.003.0005) | Firms and Trade: Economies of Scale and Product Variety (2025, 10.1017/9781009399791.008) | International trade in the presence of product differentiation, econom (1981, 10.1016/0022-1996(81)90001-5)" 3+ellison1997,1,Ellison Glaeser,Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach,1997,Concentration index with a random (dartboard) null; template for RAA null models,True,10.1086/262098,https://doi.org/10.1086/262098,Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach,Journal of Political Economy,105.0,5.0,889-927,1997.0,journal-article,University of Chicago Press,"Ellison, Glenn; Glaeser, Edward L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
4−ellison1997,1,Ellison Glaeser,Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach,1997,Concentration index with a random (dartboard) null; template for RAA null models,True,10.1086/262098,https://doi.org/10.1086/262098,Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach,Journal of Political Economy,105,5,889-927,1997.0,journal-article,University of Chicago Press,"Ellison, Glenn; Glaeser, Edward L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 4+ellison2010,1,Ellison Glaeser Kerr,What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns,2010,Coagglomeration = category co-location; parallels region-category relatedness,True,10.1257/aer.100.3.1195,https://doi.org/10.1257/aer.100.3.1195,What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns,American Economic Review,100.0,3.0,1195-1213,2010.0,journal-article,American Economic Association,"Ellison, Glenn; Glaeser, Edward L; Kerr, William R",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
5−ellison2010,1,Ellison Glaeser Kerr,What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns,2010,Coagglomeration = category co-location; parallels region-category relatedness,True,10.1257/aer.100.3.1195,https://doi.org/10.1257/aer.100.3.1195,What Causes Industry Agglomeration? Evidence from Coagglomeration Patterns,American Economic Review,100,3,1195-1213,2010.0,journal-article,American Economic Association,"Ellison, Glenn; Glaeser, Edward L; Kerr, William R",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 5+duranton2005,1,Duranton Overman,Testing for Localization Using Micro-Geographic Data,2005,Distance-based localization test with counterfactual nulls; alternative to discrete regions,True,10.1111/0034-6527.00362,https://doi.org/10.1111/0034-6527.00362,Testing for Localization Using Micro-Geographic Data,The Review of Economic Studies,72.0,4.0,1077-1106,2005.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Duranton, Gilles; Overman, Henry G.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
6−duranton2005,1,Duranton Overman,Testing for Localization Using Micro-Geographic Data,2005,Distance-based localization test with counterfactual nulls; alternative to discrete regions,True,10.1111/0034-6527.00362,https://doi.org/10.1111/0034-6527.00362,Testing for Localization Using Micro-Geographic Data,The Review of Economic Studies,72,4,1077-1106,2005.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Duranton, Gilles; Overman, Henry G.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
7 duranton2004,1,Duranton Puga,Micro-foundations of urban agglomeration economies,2004,Sharing/matching/learning micro-foundations behind H2,True,10.1016/s1574-0080(04)80005-1,https://doi.org/10.1016/s1574-0080(04)80005-1,Chapter 48 Micro-foundations of urban agglomeration economies,Handbook of Regional and Urban Economics Cities and Geography,,,2063-2117,2004.0,book-chapter,Elsevier,"Duranton, Gilles; Puga, Diego",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 6 duranton2004,1,Duranton Puga,Micro-foundations of urban agglomeration economies,2004,Sharing/matching/learning micro-foundations behind H2,True,10.1016/s1574-0080(04)80005-1,https://doi.org/10.1016/s1574-0080(04)80005-1,Chapter 48 Micro-foundations of urban agglomeration economies,Handbook of Regional and Urban Economics Cities and Geography,,,2063-2117,2004.0,book-chapter,Elsevier,"Duranton, Gilles; Puga, Diego",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
8−duranton2020,1,Duranton Puga,The Economics of Urban Density,2020,Density and variety; interpretation of scale-diversity associations,True,10.1257/jep.34.3.3,https://doi.org/10.1257/jep.34.3.3,The Economics of Urban Density,Journal of Economic Perspectives,34,3,3-26,2020.0,journal-article,American Economic Association,"Duranton, Gilles; Puga, Diego",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 7+duranton2020,1,Duranton Puga,The Economics of Urban Density,2020,Density and variety; interpretation of scale-diversity associations,True,10.1257/jep.34.3.3,https://doi.org/10.1257/jep.34.3.3,The Economics of Urban Density,Journal of Economic Perspectives,34.0,3.0,3-26,2020.0,journal-article,American Economic Association,"Duranton, Gilles; Puga, Diego",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
9−glaeser1992,1,Glaeser Kallal Scheinkman Shleifer,Growth in Cities,1992,Specialization vs diversity (MAR vs Jacobs) debate framing,True,10.1086/261856,https://doi.org/10.1086/261856,Growth in Cities,Journal of Political Economy,100,6,1126-1152,1992.0,journal-article,University of Chicago Press,"Glaeser, Edward L.; Kallal, Hedi D.; Scheinkman, José A.; Shleifer, Andrei",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 8+glaeser1992,1,Glaeser Kallal Scheinkman Shleifer,Growth in Cities,1992,Specialization vs diversity (MAR vs Jacobs) debate framing,True,10.1086/261856,https://doi.org/10.1086/261856,Growth in Cities,Journal of Political Economy,100.0,6.0,1126-1152,1992.0,journal-article,University of Chicago Press,"Glaeser, Edward L.; Kallal, Hedi D.; Scheinkman, José A.; Shleifer, Andrei",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
10−henderson1995,1,Henderson Kuncoro Turner,Industrial Development in Cities,1995,"Dynamic externalities, specialization vs diversity evidence",True,10.1086/262013,https://doi.org/10.1086/262013,Industrial Development in Cities,Journal of Political Economy,103,5,1067-1090,1995.0,journal-article,University of Chicago Press,"Henderson, Vernon; Kuncoro, Ari; Turner, Matt",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 9+henderson1995,1,Henderson Kuncoro Turner,Industrial Development in Cities,1995,"Dynamic externalities, specialization vs diversity evidence",True,10.1086/262013,https://doi.org/10.1086/262013,Industrial Development in Cities,Journal of Political Economy,103.0,5.0,1067-1090,1995.0,journal-article,University of Chicago Press,"Henderson, Vernon; Kuncoro, Ari; Turner, Matt",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
11−rosenthal2001,1,Rosenthal Strange,The Determinants of Agglomeration,2001,Determinants of industry concentration at several spatial scales,True,10.1006/juec.2001.2230,https://doi.org/10.1006/juec.2001.2230,The Determinants of Agglomeration,Journal of Urban Economics,50,2,191-229,2001.0,journal-article,Elsevier BV,"Rosenthal, Stuart S.; Strange, William C.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 10+rosenthal2001,1,Rosenthal Strange,The Determinants of Agglomeration,2001,Determinants of industry concentration at several spatial scales,True,10.1006/juec.2001.2230,https://doi.org/10.1006/juec.2001.2230,The Determinants of Agglomeration,Journal of Urban Economics,50.0,2.0,191-229,2001.0,journal-article,Elsevier BV,"Rosenthal, Stuart S.; Strange, William C.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
12 rosenthal2004,1,Rosenthal Strange,Evidence on the nature and sources of agglomeration economies,2004,Survey of agglomeration evidence; doubling-density elasticities,True,10.1016/s1574-0080(04)80006-3,https://doi.org/10.1016/s1574-0080(04)80006-3,Chapter 49 Evidence on the nature and sources of agglomeration economies,Handbook of Regional and Urban Economics Cities and Geography,,,2119-2171,2004.0,book-chapter,Elsevier,"Rosenthal, Stuart S.; Strange, William C.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 11 rosenthal2004,1,Rosenthal Strange,Evidence on the nature and sources of agglomeration economies,2004,Survey of agglomeration evidence; doubling-density elasticities,True,10.1016/s1574-0080(04)80006-3,https://doi.org/10.1016/s1574-0080(04)80006-3,Chapter 49 Evidence on the nature and sources of agglomeration economies,Handbook of Regional and Urban Economics Cities and Geography,,,2119-2171,2004.0,book-chapter,Elsevier,"Rosenthal, Stuart S.; Strange, William C.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
13 combes2015,1,Combes Gobillon,The Empirics of Agglomeration Economies,2015,Identification problems in agglomeration regressions; caution for H2,True,10.1016/b978-0-444-59517-1.00005-2,https://doi.org/10.1016/b978-0-444-59517-1.00005-2,The Empirics of Agglomeration Economies,Handbook of Regional and Urban Economics,,,247-348,2015.0,book-chapter,Elsevier,,1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 12 combes2015,1,Combes Gobillon,The Empirics of Agglomeration Economies,2015,Identification problems in agglomeration regressions; caution for H2,True,10.1016/b978-0-444-59517-1.00005-2,https://doi.org/10.1016/b978-0-444-59517-1.00005-2,The Empirics of Agglomeration Economies,Handbook of Regional and Urban Economics,,,247-348,2015.0,book-chapter,Elsevier,,1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
14 moretti2011,1,Moretti,Local Labor Markets,2011,Spatial equilibrium framing of regional disparities,True,10.1016/s0169-7218(11)02412-9,https://doi.org/10.1016/s0169-7218(11)02412-9,Local Labor Markets,Handbook of Labor Economics,,,1237-1313,2011.0,book-chapter,Elsevier,"Enrico, Moretti",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 13 moretti2011,1,Moretti,Local Labor Markets,2011,Spatial equilibrium framing of regional disparities,True,10.1016/s0169-7218(11)02412-9,https://doi.org/10.1016/s0169-7218(11)02412-9,Local Labor Markets,Handbook of Labor Economics,,,1237-1313,2011.0,book-chapter,Elsevier,"Enrico, Moretti",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
15−fujita1999,1,Fujita Krugman Venables,"The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade",1999,NEG synthesis (book),True,10.2307/1061487,https://doi.org/10.2307/1061487,"The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade",Southern Economic Journal,67,2,491,2000.0,journal-article,JSTOR,"Holmes, Thomas J.; Fujita, Masahisa; Krugman, Paul; Venables, Anthony J.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 14+fujita1999,1,Fujita Krugman Venables,"The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade",1999,NEG synthesis (book),True,10.2307/1061487,https://doi.org/10.2307/1061487,"The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade",Southern Economic Journal,67.0,2.0,491,2000.0,journal-article,JSTOR,"Holmes, Thomas J.; Fujita, Masahisa; Krugman, Paul; Venables, Anthony J.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
16−davis2020,1,Davis Dingel,The comparative advantage of cities,2020,Cities' comparative advantage across sectors by skill; regional RCA with population scale,True,10.1016/j.jinteco.2020.103291,https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2020.103291,The comparative advantage of cities,Journal of International Economics,123,,103291,2020.0,journal-article,Elsevier BV,"Davis, Donald R.; Dingel, Jonathan I.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 15+davis2020,1,Davis Dingel,The comparative advantage of cities,2020,Cities' comparative advantage across sectors by skill; regional RCA with population scale,True,10.1016/j.jinteco.2020.103291,https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2020.103291,The comparative advantage of cities,Journal of International Economics,123.0,,103291,2020.0,journal-article,Elsevier BV,"Davis, Donald R.; Dingel, Jonathan I.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
17−frenken2007,1,Frenken Van Oort Verburg,"Related Variety, Unrelated Variety and Regional Economic Growth",2007,Entropy decomposition of regional variety; diversity measures for H2,True,10.1080/00343400601120296,https://doi.org/10.1080/00343400601120296,"Related Variety, Unrelated Variety and Regional Economic Growth",Regional Studies,41,5,685-697,2007.0,journal-article,Informa UK Limited,"Frenken, Koen; Van Oort, Frank; Verburg, Thijs",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 16+frenken2007,1,Frenken Van Oort Verburg,"Related Variety, Unrelated Variety and Regional Economic Growth",2007,Entropy decomposition of regional variety; diversity measures for H2,True,10.1080/00343400601120296,https://doi.org/10.1080/00343400601120296,"Related Variety, Unrelated Variety and Regional Economic Growth",Regional Studies,41.0,5.0,685-697,2007.0,journal-article,Informa UK Limited,"Frenken, Koen; Van Oort, Frank; Verburg, Thijs",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
18−baldwin2008,1,Baldwin Beckstead Brown Rigby,Agglomeration and the Geography of Localization Economies in Canada,2008,Canadian localization evidence with StatCan microdata,True,10.1080/00343400701543199,https://doi.org/10.1080/00343400701543199,Agglomeration and the Geography of Localization Economies in Canada,Regional Studies,42,1,117-132,2008.0,journal-article,Informa UK Limited,"Baldwin, John R.; Beckstead, Desmond; Mark Brown, W.; Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 17+baldwin2008,1,Baldwin Beckstead Brown Rigby,Agglomeration and the Geography of Localization Economies in Canada,2008,Canadian localization evidence with StatCan microdata,True,10.1080/00343400701543199,https://doi.org/10.1080/00343400701543199,Agglomeration and the Geography of Localization Economies in Canada,Regional Studies,42.0,1.0,117-132,2008.0,journal-article,Informa UK Limited,"Baldwin, John R.; Beckstead, Desmond; Mark Brown, W.; Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
19−polese2004,1,Polèse Shearmur,Is Distance Really Dead? Comparing Industrial Location Patterns over Time in Canada,2004,Canadian/Quebec regional location patterns; peripheral regions,True,10.1177/0160017604267637,https://doi.org/10.1177/0160017604267637,Is Distance Really Dead? Comparing Industrial Location Patterns over Time in Canada,International Regional Science Review,27,4,431-457,2004.0,journal-article,SAGE Publications,"Polèse, Mario; Shearmur, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 18+polese2004,1,Polèse Shearmur,Is Distance Really Dead? Comparing Industrial Location Patterns over Time in Canada,2004,Canadian/Quebec regional location patterns; peripheral regions,True,10.1177/0160017604267637,https://doi.org/10.1177/0160017604267637,Is Distance Really Dead? Comparing Industrial Location Patterns over Time in Canada,International Regional Science Review,27.0,4.0,431-457,2004.0,journal-article,SAGE Publications,"Polèse, Mario; Shearmur, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
20−polese2006,1,Polèse Shearmur,Why some regions will decline: A Canadian case study with thoughts on local development strategies,2006,Peripheral Quebec regions' decline; context for regional heterogeneity,True,10.1111/j.1435-5957.2006.00024.x,https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2006.00024.x,Why some regions will decline: A Canadian case study with thoughts on local development strategies,Papers in Regional Science,85,1,23-46,2006.0,journal-article,Elsevier BV,"Polèse, Mario; Shearmur, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 19+polese2006,1,Polèse Shearmur,Why some regions will decline: A Canadian case study with thoughts on local development strategies,2006,Peripheral Quebec regions' decline; context for regional heterogeneity,True,10.1111/j.1435-5957.2006.00024.x,https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2006.00024.x,Why some regions will decline: A Canadian case study with thoughts on local development strategies,Papers in Regional Science,85.0,1.0,23-46,2006.0,journal-article,Elsevier BV,"Polèse, Mario; Shearmur, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
21−shearmur2007,1,Shearmur Polèse,"Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from Canada, 1971–2001",2007,Canadian regional growth determinants; scale/distance controls,True,10.1080/00343400600928269,https://doi.org/10.1080/00343400600928269,"Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from Canada, 1971–2001",Regional Studies,41,4,453-471,2007.0,journal-article,Informa UK Limited,"Shearmur, Richard; Polèse, Mario",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 20+shearmur2007,1,Shearmur Polèse,"Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from Canada, 1971–2001",2007,Canadian regional growth determinants; scale/distance controls,True,10.1080/00343400600928269,https://doi.org/10.1080/00343400600928269,"Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from Canada, 1971–2001",Regional Studies,41.0,4.0,453-471,2007.0,journal-article,Informa UK Limited,"Shearmur, Richard; Polèse, Mario",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
22−shearmur2008,1,Shearmur Doloreux,"Urban Hierarchy or Local Buzz? High-Order Producer Service and (or) Knowledge-Intensive Business Service Location in Canada, 1991–2001",2008,Urban hierarchy effects on service location in Canada,True,10.1080/00330120801985661,https://doi.org/10.1080/00330120801985661,"Urban Hierarchy or Local Buzz? High-Order Producer Service and (or) Knowledge-Intensive Business Service Location in Canada, 1991-2001",The Professional Geographer,60,3,333-355,2008.0,journal-article,Informa UK Limited,"Shearmur, Richard; Doloreux, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 21+shearmur2008,1,Shearmur Doloreux,"Urban Hierarchy or Local Buzz? High-Order Producer Service and (or) Knowledge-Intensive Business Service Location in Canada, 1991–2001",2008,Urban hierarchy effects on service location in Canada,True,10.1080/00330120801985661,https://doi.org/10.1080/00330120801985661,"Urban Hierarchy or Local Buzz? High-Order Producer Service and (or) Knowledge-Intensive Business Service Location in Canada, 1991-2001",The Professional Geographer,60.0,3.0,333-355,2008.0,journal-article,Informa UK Limited,"Shearmur, Richard; Doloreux, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
23−mori2005,1,Mori Nishikimi Smith,A Divergence Statistic for Industrial Localization,2005,KL-divergence based localization statistic; alternative specialization measure,True,10.1162/003465305775098170,https://doi.org/10.1162/003465305775098170,A Divergence Statistic for Industrial Localization,Review of Economics and Statistics,87,4,635-651,2005.0,journal-article,MIT Press,"Mori, Tomoya; Nishikimi, Koji; Smith, Tony E.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 22+mori2005,1,Mori Nishikimi Smith,A Divergence Statistic for Industrial Localization,2005,KL-divergence based localization statistic; alternative specialization measure,True,10.1162/003465305775098170,https://doi.org/10.1162/003465305775098170,A Divergence Statistic for Industrial Localization,Review of Economics and Statistics,87.0,4.0,635-651,2005.0,journal-article,MIT Press,"Mori, Tomoya; Nishikimi, Koji; Smith, Tony E.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
24−briant2010,1,Briant Combes Lafourcade,Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?,2010,MAUP for region-level indices (17 administrative regions),True,10.1016/j.jue.2009.09.014,https://doi.org/10.1016/j.jue.2009.09.014,Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?,Journal of Urban Economics,67,3,287-302,2010.0,journal-article,Elsevier BV,"Briant, A.; Combes, P.-P.; Lafourcade, M.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 23+briant2010,1,Briant Combes Lafourcade,Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?,2010,MAUP for region-level indices (17 administrative regions),True,10.1016/j.jue.2009.09.014,https://doi.org/10.1016/j.jue.2009.09.014,Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?,Journal of Urban Economics,67.0,3.0,287-302,2010.0,journal-article,Elsevier BV,"Briant, A.; Combes, P.-P.; Lafourcade, M.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
25−bettencourt2007,1,Bettencourt Lobo Helbing Kühnert West,"Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities",2007,Urban scaling laws; functional form for diversity vs population,True,10.1073/pnas.0610172104,https://doi.org/10.1073/pnas.0610172104,"Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities",Proceedings of the National Academy of Sciences,104,17,7301-7306,2007.0,journal-article,National Academy of Sciences,"Bettencourt, Luís M. A.; Lobo, José; Helbing, Dirk; Kühnert, Christian; West, Geoffrey B.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 24+bettencourt2007,1,Bettencourt Lobo Helbing Kühnert West,"Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities",2007,Urban scaling laws; functional form for diversity vs population,True,10.1073/pnas.0610172104,https://doi.org/10.1073/pnas.0610172104,"Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities",Proceedings of the National Academy of Sciences,104.0,17.0,7301-7306,2007.0,journal-article,National Academy of Sciences,"Bettencourt, Luís M. A.; Lobo, José; Helbing, Dirk; Kühnert, Christian; West, Geoffrey B.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
26−youn2016,1,Youn Bettencourt Lobo Strumsky Samaniego West,Scaling and universality in urban economic diversification,2016,Closest precedent for H2: business-type diversity scales with city size,True,10.1098/rsif.2015.0937,https://doi.org/10.1098/rsif.2015.0937,Scaling and universality in urban economic diversification,Journal of The Royal Society Interface,13,114,20150937,2016.0,journal-article,The Royal Society,"Youn, Hyejin; Bettencourt, Luís M. A.; Lobo, José; Strumsky, Deborah; Samaniego, Horacio; West, Geoffrey B.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 25+youn2016,1,Youn Bettencourt Lobo Strumsky Samaniego West,Scaling and universality in urban economic diversification,2016,Closest precedent for H2: business-type diversity scales with city size,True,10.1098/rsif.2015.0937,https://doi.org/10.1098/rsif.2015.0937,Scaling and universality in urban economic diversification,Journal of The Royal Society Interface,13.0,114.0,20150937,2016.0,journal-article,The Royal Society,"Youn, Hyejin; Bettencourt, Luís M. A.; Lobo, José; Strumsky, Deborah; Samaniego, Horacio; West, Geoffrey B.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
27−hong2020,1,Hong Frank Rahwan Lee Cebrian,The universal pathway to innovative urban economies,2020,Nested industry structure across city sizes; ordering of categories by city size,True,10.1126/sciadv.aba4934,https://doi.org/10.1126/sciadv.aba4934,The universal pathway to innovative urban economies,Science Advances,6,34,,2020.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Hong, Inho; Frank, Morgan R.; Rahwan, Iyad; Jung, Woo-Sung; Youn, Hyejin",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 26+hong2020,1,Hong Frank Rahwan Lee Cebrian,The universal pathway to innovative urban economies,2020,Nested industry structure across city sizes; ordering of categories by city size,True,10.1126/sciadv.aba4934,https://doi.org/10.1126/sciadv.aba4934,The universal pathway to innovative urban economies,Science Advances,6.0,34.0,,2020.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Hong, Inho; Frank, Morgan R.; Rahwan, Iyad; Jung, Woo-Sung; Youn, Hyejin",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
28 balassa1965,2,Balassa,Trade Liberalisation and Revealed Comparative Advantage,1965,Origin of RCA index on which RAA is modelled,True,10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x,https://doi.org/10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x,"Trade Liberalisation and “Revealed” Comparative Advantage 27 balassa1965,2,Balassa,Trade Liberalisation and Revealed Comparative Advantage,1965,Origin of RCA index on which RAA is modelled,True,10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x,https://doi.org/10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x,"Trade Liberalisation and “Revealed” Comparative Advantage
29− <sup>1</sup>",The Manchester School,33,2,99-123,1965.0,journal-article,Wiley,"Balassa, Bela",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 28+ <sup>1</sup>",The Manchester School,33.0,2.0,99-123,1965.0,journal-article,Wiley,"Balassa, Bela",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
30−hinloopen2001,2,Hinloopen van Marrewijk,On the empirical distribution of the Balassa index,2001,Skewness/instability of RCA; motivates symmetric/normalized variants,True,10.1007/bf02707598,https://doi.org/10.1007/bf02707598,On the empirical distribution of the Balassa index,Weltwirtschaftliches Archiv,137,1,1-35,2001.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hinloopen, Jeroen; Marrewijk, Charles",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 29+hinloopen2001,2,Hinloopen van Marrewijk,On the empirical distribution of the Balassa index,2001,Skewness/instability of RCA; motivates symmetric/normalized variants,True,10.1007/bf02707598,https://doi.org/10.1007/bf02707598,On the empirical distribution of the Balassa index,Weltwirtschaftliches Archiv,137.0,1.0,1-35,2001.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hinloopen, Jeroen; Marrewijk, Charles",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
31−yu2009,2,Yu Cai Leung,The normalized revealed comparative advantage index,2009,Normalized RCA alternative for robustness of RAA,True,10.1007/s00168-008-0213-3,https://doi.org/10.1007/s00168-008-0213-3,The normalized revealed comparative advantage index,The Annals of Regional Science,43,1,267-282,2008.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Yu, Run; Cai, Junning; Leung, PingSun",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 30+yu2009,2,Yu Cai Leung,The normalized revealed comparative advantage index,2009,Normalized RCA alternative for robustness of RAA,True,10.1007/s00168-008-0213-3,https://doi.org/10.1007/s00168-008-0213-3,The normalized revealed comparative advantage index,The Annals of Regional Science,43.0,1.0,267-282,2008.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Yu, Run; Cai, Junning; Leung, PingSun",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
32−laursen2015,2,Laursen,Revealed comparative advantage and the alternatives as measures of international specialization,2015,Symmetric RCA and alternatives,True,10.1007/s40821-015-0017-1,https://doi.org/10.1007/s40821-015-0017-1,Revealed comparative advantage and the alternatives as measures of international specialization,Eurasian Business Review,5,1,99-115,2015.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Laursen, Keld",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 31+laursen2015,2,Laursen,Revealed comparative advantage and the alternatives as measures of international specialization,2015,Symmetric RCA and alternatives,True,10.1007/s40821-015-0017-1,https://doi.org/10.1007/s40821-015-0017-1,Revealed comparative advantage and the alternatives as measures of international specialization,Eurasian Business Review,5.0,1.0,99-115,2015.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Laursen, Keld",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
33−hidalgo2007,2,Hidalgo Klinger Barabási Hausmann,The Product Space Conditions the Development of Nations,2007,"Product space, proximity from co-export; H4 relatedness",True,10.1126/science.1144581,https://doi.org/10.1126/science.1144581,The Product Space Conditions the Development of Nations,Science,317,5837,482-487,2007.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Hidalgo, C. A.; Klinger, B.; Barabási, A.-L.; Hausmann, R.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 32+hidalgo2007,2,Hidalgo Klinger Barabási Hausmann,The Product Space Conditions the Development of Nations,2007,"Product space, proximity from co-export; H4 relatedness",True,10.1126/science.1144581,https://doi.org/10.1126/science.1144581,The Product Space Conditions the Development of Nations,Science,317.0,5837.0,482-487,2007.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Hidalgo, C. A.; Klinger, B.; Barabási, A.-L.; Hausmann, R.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
34−hidalgo2009,2,Hidalgo Hausmann,The building blocks of economic complexity,2009,Method of reflections / ECI; template for H7,True,10.1073/pnas.0900943106,https://doi.org/10.1073/pnas.0900943106,The building blocks of economic complexity,Proceedings of the National Academy of Sciences,106,26,10570-10575,2009.0,journal-article,National Academy of Sciences,"Hidalgo, César A.; Hausmann, Ricardo",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 33+hidalgo2009,2,Hidalgo Hausmann,The building blocks of economic complexity,2009,Method of reflections / ECI; template for H7,True,10.1073/pnas.0900943106,https://doi.org/10.1073/pnas.0900943106,The building blocks of economic complexity,Proceedings of the National Academy of Sciences,106.0,26.0,10570-10575,2009.0,journal-article,National Academy of Sciences,"Hidalgo, César A.; Hausmann, Ricardo",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
35−hausmann2007,2,Hausmann Hwang Rodrik,What you export matters,2007,Export sophistication and growth; motivation for complexity indicators,True,10.1007/s10887-006-9009-4,https://doi.org/10.1007/s10887-006-9009-4,What you export matters,Journal of Economic Growth,12,1,1-25,2006.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hausmann, Ricardo; Hwang, Jason; Rodrik, Dani",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 34+hausmann2007,2,Hausmann Hwang Rodrik,What you export matters,2007,Export sophistication and growth; motivation for complexity indicators,True,10.1007/s10887-006-9009-4,https://doi.org/10.1007/s10887-006-9009-4,What you export matters,Journal of Economic Growth,12.0,1.0,1-25,2006.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hausmann, Ricardo; Hwang, Jason; Rodrik, Dani",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
36−hausmann2011,2,Hausmann Hidalgo,The network structure of economic output,2011,Nestedness of country-product matrix; null-model justification,True,10.1007/s10887-011-9071-4,https://doi.org/10.1007/s10887-011-9071-4,The network structure of economic output,Journal of Economic Growth,16,4,309-342,2011.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hausmann, Ricardo; Hidalgo, César A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 35+hausmann2011,2,Hausmann Hidalgo,The network structure of economic output,2011,Nestedness of country-product matrix; null-model justification,True,10.1007/s10887-011-9071-4,https://doi.org/10.1007/s10887-011-9071-4,The network structure of economic output,Journal of Economic Growth,16.0,4.0,309-342,2011.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hausmann, Ricardo; Hidalgo, César A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
37−tacchella2012,2,Tacchella Cristelli Caldarelli Gabrielli Pietronero,A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity,2012,Fitness-complexity nonlinear alternative to ECI,True,10.1038/srep00723,https://doi.org/10.1038/srep00723,A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity,Scientific Reports,2,1,,2012.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Tacchella, Andrea; Cristelli, Matthieu; Caldarelli, Guido; Gabrielli, Andrea; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 36+tacchella2012,2,Tacchella Cristelli Caldarelli Gabrielli Pietronero,A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity,2012,Fitness-complexity nonlinear alternative to ECI,True,10.1038/srep00723,https://doi.org/10.1038/srep00723,A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity,Scientific Reports,2.0,1.0,,2012.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Tacchella, Andrea; Cristelli, Matthieu; Caldarelli, Guido; Gabrielli, Andrea; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
38−cristelli2013,2,Cristelli Gabrielli Tacchella Caldarelli Pietronero,Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products,2013,Fitness algorithm properties,True,10.1371/journal.pone.0070726,https://doi.org/10.1371/journal.pone.0070726,Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products,PLoS ONE,8,8,e70726,2013.0,journal-article,Public Library of Science (PLoS),"Cristelli, Matthieu; Gabrielli, Andrea; Tacchella, Andrea; Caldarelli, Guido; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 37+cristelli2013,2,Cristelli Gabrielli Tacchella Caldarelli Pietronero,Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products,2013,Fitness algorithm properties,True,10.1371/journal.pone.0070726,https://doi.org/10.1371/journal.pone.0070726,Measuring the Intangibles: A Metrics for the Economic Complexity of Countries and Products,PLoS ONE,8.0,8.0,e70726,2013.0,journal-article,Public Library of Science (PLoS),"Cristelli, Matthieu; Gabrielli, Andrea; Tacchella, Andrea; Caldarelli, Guido; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
39−servedio2018,2,Servedio Buttà Mazzilli Tacchella Pietronero,A New and Stable Estimation Method of Country Economic Fitness and Product Complexity,2018,Convergence issues in fitness; stability checks for H7,True,10.3390/e20100783,https://doi.org/10.3390/e20100783,A New and Stable Estimation Method of Country Economic Fitness and Product Complexity,Entropy,20,10,783,2018.0,journal-article,MDPI AG,"Servedio, Vito D. P.; Buttà, Paolo; Mazzilli, Dario; Tacchella, Andrea; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 38+servedio2018,2,Servedio Buttà Mazzilli Tacchella Pietronero,A New and Stable Estimation Method of Country Economic Fitness and Product Complexity,2018,Convergence issues in fitness; stability checks for H7,True,10.3390/e20100783,https://doi.org/10.3390/e20100783,A New and Stable Estimation Method of Country Economic Fitness and Product Complexity,Entropy,20.0,10.0,783,2018.0,journal-article,MDPI AG,"Servedio, Vito D. P.; Buttà, Paolo; Mazzilli, Dario; Tacchella, Andrea; Pietronero, Luciano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
40−neffke2011,2,Neffke Henning Boschma,How Do Regions Diversify over Time? Industry Relatedness and the Development of New Growth Paths in Regions,2011,Regional related diversification with industry relatedness; H4 precedent,True,10.1111/j.1944-8287.2011.01121.x,https://doi.org/10.1111/j.1944-8287.2011.01121.x,How Do Regions Diversify over Time? Industry Relatedness and the Development of New Growth Paths in Regions,Economic Geography,87,3,237-265,2011.0,journal-article,Wiley,"Neffke, Frank; Henning, Martin; Boschma, Ron",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 39+neffke2011,2,Neffke Henning Boschma,How Do Regions Diversify over Time? Industry Relatedness and the Development of New Growth Paths in Regions,2011,Regional related diversification with industry relatedness; H4 precedent,True,10.1111/j.1944-8287.2011.01121.x,https://doi.org/10.1111/j.1944-8287.2011.01121.x,How Do Regions Diversify over Time? Industry Relatedness and the Development of New Growth Paths in Regions,Economic Geography,87.0,3.0,237-265,2011.0,journal-article,Wiley,"Neffke, Frank; Henning, Martin; Boschma, Ron",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
41−boschma2017,2,Boschma,Relatedness as driver of regional diversification: a research agenda,2017,Relatedness research agenda and caveats,True,10.1080/00343404.2016.1254767,https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1254767,Relatedness as driver of regional diversification: a research agenda,Regional Studies,51,3,351-364,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Boschma, Ron",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 40+boschma2017,2,Boschma,Relatedness as driver of regional diversification: a research agenda,2017,Relatedness research agenda and caveats,True,10.1080/00343404.2016.1254767,https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1254767,Relatedness as driver of regional diversification: a research agenda,Regional Studies,51.0,3.0,351-364,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Boschma, Ron",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
42−hidalgo2021,2,Hidalgo,Economic complexity theory and applications,2021,Survey of complexity metrics and their validation,True,10.1038/s42254-020-00275-1,https://doi.org/10.1038/s42254-020-00275-1,Economic complexity theory and applications,Nature Reviews Physics,3,2,92-113,2021.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hidalgo, César A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 41+hidalgo2021,2,Hidalgo,Economic complexity theory and applications,2021,Survey of complexity metrics and their validation,True,10.1038/s42254-020-00275-1,https://doi.org/10.1038/s42254-020-00275-1,Economic complexity theory and applications,Nature Reviews Physics,3.0,2.0,92-113,2021.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Hidalgo, César A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
43 hidalgo2018,2,Hidalgo Balland Boschma Delgado Feldman Frenken Glaeser He Kogler Morrison Neffke Rigby Stern Zheng Zhu,The Principle of Relatedness,2018,"Relatedness principle across exports, patents, industries, occupations",True,10.1007/978-3-319-96661-8_46,https://doi.org/10.1007/978-3-319-96661-8_46,The Principle of Relatedness,Springer Proceedings in Complexity Unifying Themes in Complex Systems IX,,,451-457,2018.0,book-chapter,Springer International Publishing,"Hidalgo, César A.; Balland, Pierre-Alexandre; Boschma, Ron; Delgado, Mercedes; Feldman, Maryann; Frenken, Koen; Glaeser, Edward; He, Canfei; Kogler, Dieter F.; Morrison, Andrea; Neffke, Frank; Rigby, David; Stern, Scott; Zheng, Siqi; Zhu, Shengjun",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 42 hidalgo2018,2,Hidalgo Balland Boschma Delgado Feldman Frenken Glaeser He Kogler Morrison Neffke Rigby Stern Zheng Zhu,The Principle of Relatedness,2018,"Relatedness principle across exports, patents, industries, occupations",True,10.1007/978-3-319-96661-8_46,https://doi.org/10.1007/978-3-319-96661-8_46,The Principle of Relatedness,Springer Proceedings in Complexity Unifying Themes in Complex Systems IX,,,451-457,2018.0,book-chapter,Springer International Publishing,"Hidalgo, César A.; Balland, Pierre-Alexandre; Boschma, Ron; Delgado, Mercedes; Feldman, Maryann; Frenken, Koen; Glaeser, Edward; He, Canfei; Kogler, Dieter F.; Morrison, Andrea; Neffke, Frank; Rigby, David; Stern, Scott; Zheng, Siqi; Zhu, Shengjun",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
44−mealy2019,2,Mealy Farmer Teytelboym,Interpreting economic complexity,2019,ECI equals spectral clustering of similarity network; guides validation of H7 eigenvectors,True,10.1126/sciadv.aau1705,https://doi.org/10.1126/sciadv.aau1705,Interpreting economic complexity,Science Advances,5,1,,2019.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Mealy, Penny; Farmer, J. Doyne; Teytelboym, Alexander",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 43+mealy2019,2,Mealy Farmer Teytelboym,Interpreting economic complexity,2019,ECI equals spectral clustering of similarity network; guides validation of H7 eigenvectors,True,10.1126/sciadv.aau1705,https://doi.org/10.1126/sciadv.aau1705,Interpreting economic complexity,Science Advances,5.0,1.0,,2019.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Mealy, Penny; Farmer, J. Doyne; Teytelboym, Alexander",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
45−balland2019,2,Balland Boschma Crespo Rigby,"Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification",2019,Regional relatedness density and complexity framework,True,10.1080/00343404.2018.1437900,https://doi.org/10.1080/00343404.2018.1437900,"Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification",Regional Studies,53,9,1252-1268,2018.0,journal-article,Informa UK Limited,"Balland, Pierre-Alexandre; Boschma, Ron; Crespo, Joan; Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 44+balland2019,2,Balland Boschma Crespo Rigby,"Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification",2019,Regional relatedness density and complexity framework,True,10.1080/00343404.2018.1437900,https://doi.org/10.1080/00343404.2018.1437900,"Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification",Regional Studies,53.0,9.0,1252-1268,2018.0,journal-article,Informa UK Limited,"Balland, Pierre-Alexandre; Boschma, Ron; Crespo, Joan; Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
46−balland2022,2,Balland Broekel Diodato Giuliani Hausmann O'Clery Rigby,The new paradigm of economic complexity,2022,State of the art and open problems in complexity,True,10.1016/j.respol.2021.104450,https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104450,The new paradigm of economic complexity,Research Policy,51,3,104450,2022.0,journal-article,Elsevier BV,"Balland, Pierre-Alexandre; Broekel, Tom; Diodato, Dario; Giuliani, Elisa; Hausmann, Ricardo; O'Clery, Neave; Rigby, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 45+balland2022,2,Balland Broekel Diodato Giuliani Hausmann O'Clery Rigby,The new paradigm of economic complexity,2022,State of the art and open problems in complexity,True,10.1016/j.respol.2021.104450,https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104450,The new paradigm of economic complexity,Research Policy,51.0,3.0,104450,2022.0,journal-article,Elsevier BV,"Balland, Pierre-Alexandre; Broekel, Tom; Diodato, Dario; Giuliani, Elisa; Hausmann, Ricardo; O'Clery, Neave; Rigby, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
47−balland2017,2,Balland Rigby,The Geography of Complex Knowledge,2017,Complexity on patents at city level; non-export base,True,10.1080/00130095.2016.1205947,https://doi.org/10.1080/00130095.2016.1205947,The Geography of Complex Knowledge,Economic Geography,93,1,1-23,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Balland, Pierre-Alexandre; Rigby, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 46+balland2017,2,Balland Rigby,The Geography of Complex Knowledge,2017,Complexity on patents at city level; non-export base,True,10.1080/00130095.2016.1205947,https://doi.org/10.1080/00130095.2016.1205947,The Geography of Complex Knowledge,Economic Geography,93.0,1.0,1-23,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Balland, Pierre-Alexandre; Rigby, David",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
48−kogler2013,2,Kogler Rigby Tucker,Mapping Knowledge Space and Technological Relatedness in US Cities,2013,Knowledge space in cities; relatedness from co-occurrence,True,10.1080/09654313.2012.755832,https://doi.org/10.1080/09654313.2012.755832,Mapping Knowledge Space and Technological Relatedness in US Cities,European Planning Studies,21,9,1374-1391,2013.0,journal-article,Informa UK Limited,"Kogler, Dieter F.; Rigby, David L.; Tucker, Isaac",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 47+kogler2013,2,Kogler Rigby Tucker,Mapping Knowledge Space and Technological Relatedness in US Cities,2013,Knowledge space in cities; relatedness from co-occurrence,True,10.1080/09654313.2012.755832,https://doi.org/10.1080/09654313.2012.755832,Mapping Knowledge Space and Technological Relatedness in US Cities,European Planning Studies,21.0,9.0,1374-1391,2013.0,journal-article,Informa UK Limited,"Kogler, Dieter F.; Rigby, David L.; Tucker, Isaac",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
49−rigby2015,2,Rigby,Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes,2015,Entry/exit regressions on relatedness density; H4 specification,True,10.1080/00343404.2013.854878,https://doi.org/10.1080/00343404.2013.854878,Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes,Regional Studies,49,11,1922-1937,2013.0,journal-article,Informa UK Limited,"Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 48+rigby2015,2,Rigby,Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes,2015,Entry/exit regressions on relatedness density; H4 specification,True,10.1080/00343404.2013.854878,https://doi.org/10.1080/00343404.2013.854878,Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes,Regional Studies,49.0,11.0,1922-1937,2013.0,journal-article,Informa UK Limited,"Rigby, David L.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
50−content2016,2,Content Frenken,Related variety and economic development: a literature review,2016,Review of related-variety evidence,True,10.1080/09654313.2016.1246517,https://doi.org/10.1080/09654313.2016.1246517,Related variety and economic development: a literature review,European Planning Studies,24,12,2097-2112,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Content, Jeroen; Frenken, Koen",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 49+content2016,2,Content Frenken,Related variety and economic development: a literature review,2016,Review of related-variety evidence,True,10.1080/09654313.2016.1246517,https://doi.org/10.1080/09654313.2016.1246517,Related variety and economic development: a literature review,European Planning Studies,24.0,12.0,2097-2112,2016.0,journal-article,Informa UK Limited,"Content, Jeroen; Frenken, Koen",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
51−morrison2017,2,Morrison Buldyrev Imbruno Doria Arrieta Rungi Riccaboni Pammolli,On Economic Complexity and the Fitness of Nations,2017,Critique: ECI/fitness sensitivity and comparison,True,10.1038/s41598-017-14603-6,https://doi.org/10.1038/s41598-017-14603-6,On Economic Complexity and the Fitness of Nations,Scientific Reports,7,1,,2017.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Morrison, Greg; Buldyrev, Sergey V.; Imbruno, Michele; Doria Arrieta, Omar Alonso; Rungi, Armando; Riccaboni, Massimo; Pammolli, Fabio",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 50+morrison2017,2,Morrison Buldyrev Imbruno Doria Arrieta Rungi Riccaboni Pammolli,On Economic Complexity and the Fitness of Nations,2017,Critique: ECI/fitness sensitivity and comparison,True,10.1038/s41598-017-14603-6,https://doi.org/10.1038/s41598-017-14603-6,On Economic Complexity and the Fitness of Nations,Scientific Reports,7.0,1.0,,2017.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Morrison, Greg; Buldyrev, Sergey V.; Imbruno, Michele; Doria Arrieta, Omar Alonso; Rungi, Armando; Riccaboni, Massimo; Pammolli, Fabio",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
52−sciarra2020,2,Sciarra Chiarotti Ridolfi Laio,Reconciling contrasting views on economic complexity,2020,Unified family of complexity metrics; shows sensitivity to algorithm choice,True,10.1038/s41467-020-16992-1,https://doi.org/10.1038/s41467-020-16992-1,Reconciling contrasting views on economic complexity,Nature Communications,11,1,,2020.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Sciarra, Carla; Chiarotti, Guido; Ridolfi, Luca; Laio, Francesco",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 51+sciarra2020,2,Sciarra Chiarotti Ridolfi Laio,Reconciling contrasting views on economic complexity,2020,Unified family of complexity metrics; shows sensitivity to algorithm choice,True,10.1038/s41467-020-16992-1,https://doi.org/10.1038/s41467-020-16992-1,Reconciling contrasting views on economic complexity,Nature Communications,11.0,1.0,,2020.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Sciarra, Carla; Chiarotti, Guido; Ridolfi, Luca; Laio, Francesco",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
53 kempbenedict2014,2,Kemp-Benedict,An interpretation and critique of the Method of Reflections,2014,Critique of method of reflections (MPRA working paper),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.51); candidates: Reflections (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.31) | Canonical Reflections and Theological Overview (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.32) | Musical Meaning and Interpretation (2025, 10.1093/oso/9780197601297.001.0001)" 52 kempbenedict2014,2,Kemp-Benedict,An interpretation and critique of the Method of Reflections,2014,Critique of method of reflections (MPRA working paper),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.51); candidates: Reflections (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.31) | Canonical Reflections and Theological Overview (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.32) | Musical Meaning and Interpretation (2025, 10.1093/oso/9780197601297.001.0001)"
54−muneepeerakul2013,2,Muneepeerakul Lobo Shutters Bettencourt Smith,Urban Economies and Occupation Space: Can They Get 'There' from 'Here'?,2013,Occupation-based relatedness at city level; non-export base,True,10.1371/journal.pone.0073676,https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073676,Urban Economies and Occupation Space: Can They Get “There” from “Here”?,PLoS ONE,8,9,e73676,2013.0,journal-article,Public Library of Science (PLoS),"Muneepeerakul, Rachata; Lobo, José; Shutters, Shade T.; Goméz-Liévano, Andrés; Qubbaj, Murad R.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 53+muneepeerakul2013,2,Muneepeerakul Lobo Shutters Bettencourt Smith,Urban Economies and Occupation Space: Can They Get 'There' from 'Here'?,2013,Occupation-based relatedness at city level; non-export base,True,10.1371/journal.pone.0073676,https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073676,Urban Economies and Occupation Space: Can They Get “There” from “Here”?,PLoS ONE,8.0,9.0,e73676,2013.0,journal-article,Public Library of Science (PLoS),"Muneepeerakul, Rachata; Lobo, José; Shutters, Shade T.; Goméz-Liévano, Andrés; Qubbaj, Murad R.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
55−gao2018,2,Gao Zhou,Quantifying China's regional economic complexity,2018,Regional ECI from firm/industry data; subnational application,True,10.1016/j.physa.2017.11.084,https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.084,Quantifying China’s regional economic complexity,Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,492,,1591-1603,2018.0,journal-article,Elsevier BV,"Gao, Jian; Zhou, Tao",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 54+gao2018,2,Gao Zhou,Quantifying China's regional economic complexity,2018,Regional ECI from firm/industry data; subnational application,True,10.1016/j.physa.2017.11.084,https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.084,Quantifying China’s regional economic complexity,Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,492.0,,1591-1603,2018.0,journal-article,Elsevier BV,"Gao, Jian; Zhou, Tao",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
56−saracco2015,2,Saracco Di Clemente Gabrielli Squartini,Randomizing bipartite networks: the case of the World Trade Web,2015,Degree-preserving null models for bipartite networks (H7 validation),True,10.1038/srep10595,https://doi.org/10.1038/srep10595,Randomizing bipartite networks: the case of the World Trade Web,Scientific Reports,5,1,,2015.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Saracco, Fabio; Di Clemente, Riccardo; Gabrielli, Andrea; Squartini, Tiziano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 55+saracco2015,2,Saracco Di Clemente Gabrielli Squartini,Randomizing bipartite networks: the case of the World Trade Web,2015,Degree-preserving null models for bipartite networks (H7 validation),True,10.1038/srep10595,https://doi.org/10.1038/srep10595,Randomizing bipartite networks: the case of the World Trade Web,Scientific Reports,5.0,1.0,,2015.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Saracco, Fabio; Di Clemente, Riccardo; Gabrielli, Andrea; Squartini, Tiziano",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
57 hausmann2014,2,Hausmann Hidalgo Bustos Coscia Simoes Yildirim,The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity,2014,Atlas reference for ECI/PCI methodology (book),True,10.7551/mitpress/9647.001.0001,https://doi.org/10.7551/mitpress/9647.001.0001,The Atlas of Economic Complexity,,,,,2014.0,edited-book,The MIT Press,"Hausmann, Ricardo; Hidalgo, César A.; Bustos, Sebastián; Coscia, Michele; Simoes, Alexander; Yildirim, Muhammed A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 56 hausmann2014,2,Hausmann Hidalgo Bustos Coscia Simoes Yildirim,The Atlas of Economic Complexity: Mapping Paths to Prosperity,2014,Atlas reference for ECI/PCI methodology (book),True,10.7551/mitpress/9647.001.0001,https://doi.org/10.7551/mitpress/9647.001.0001,The Atlas of Economic Complexity,,,,,2014.0,edited-book,The MIT Press,"Hausmann, Ricardo; Hidalgo, César A.; Bustos, Sebastián; Coscia, Michele; Simoes, Alexander; Yildirim, Muhammed A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
58−brynjolfsson2003,3,Brynjolfsson Hu Smith,Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers,2003,Value of online variety; long tail origin,True,10.1287/mnsc.49.11.1580.20580,https://doi.org/10.1287/mnsc.49.11.1580.20580,Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers,Management Science,49,11,1580-1596,2003.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Smith, Michael D.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 57+brynjolfsson2003,3,Brynjolfsson Hu Smith,Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers,2003,Value of online variety; long tail origin,True,10.1287/mnsc.49.11.1580.20580,https://doi.org/10.1287/mnsc.49.11.1580.20580,Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers,Management Science,49.0,11.0,1580-1596,2003.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Smith, Michael D.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
59−brynjolfsson2011,3,Brynjolfsson Hu Simester,"Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales",2011,Concentration of sales across channels; H3 reference,True,10.1287/mnsc.1110.1371,https://doi.org/10.1287/mnsc.1110.1371,"Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales",Management Science,57,8,1373-1386,2011.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Simester, Duncan",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 58+brynjolfsson2011,3,Brynjolfsson Hu Simester,"Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales",2011,Concentration of sales across channels; H3 reference,True,10.1287/mnsc.1110.1371,https://doi.org/10.1287/mnsc.1110.1371,"Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales",Management Science,57.0,8.0,1373-1386,2011.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Simester, Duncan",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
60−brynjolfsson2009,3,Brynjolfsson Hu Rahman,Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive Cross-channel Competition,2009,Geography and product selection drive online vs local competition,True,10.1287/mnsc.1090.1062,https://doi.org/10.1287/mnsc.1090.1062,Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive Cross-Channel Competition,Management Science,55,11,1755-1765,2009.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Rahman, Mohammad S.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 59+brynjolfsson2009,3,Brynjolfsson Hu Rahman,Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive Cross-channel Competition,2009,Geography and product selection drive online vs local competition,True,10.1287/mnsc.1090.1062,https://doi.org/10.1287/mnsc.1090.1062,Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive Cross-Channel Competition,Management Science,55.0,11.0,1755-1765,2009.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Hu, Yu (Jeffrey); Rahman, Mohammad S.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
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104−kaplan2015,5,Kaplan Menzio,The Morphology of Price Dispersion,2015,Decomposition of price dispersion (store vs good components),True,10.1111/iere.12134,https://doi.org/10.1111/iere.12134,THE MORPHOLOGY OF PRICE DISPERSION,International Economic Review,56,4,1165-1206,2015.0,journal-article,Wiley,"Kaplan, Greg; Menzio, Guido",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 102+kaplan2015,5,Kaplan Menzio,The Morphology of Price Dispersion,2015,Decomposition of price dispersion (store vs good components),True,10.1111/iere.12134,https://doi.org/10.1111/iere.12134,THE MORPHOLOGY OF PRICE DISPERSION,International Economic Review,56.0,4.0,1165-1206,2015.0,journal-article,Wiley,"Kaplan, Greg; Menzio, Guido",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
105−kaplan2019,5,Kaplan Menzio Rudanko Trachter,Relative Price Dispersion: Evidence and Theory,2019,Relative price dispersion is the main component,True,10.1257/mic.20170126,https://doi.org/10.1257/mic.20170126,Relative Price Dispersion: Evidence and Theory,American Economic Journal: Microeconomics,11,3,68-124,2019.0,journal-article,American Economic Association,"Kaplan, Greg; Menzio, Guido; Rudanko, Leena; Trachter, Nicholas",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 103+kaplan2019,5,Kaplan Menzio Rudanko Trachter,Relative Price Dispersion: Evidence and Theory,2019,Relative price dispersion is the main component,True,10.1257/mic.20170126,https://doi.org/10.1257/mic.20170126,Relative Price Dispersion: Evidence and Theory,American Economic Journal: Microeconomics,11.0,3.0,68-124,2019.0,journal-article,American Economic Association,"Kaplan, Greg; Menzio, Guido; Rudanko, Leena; Trachter, Nicholas",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
106−baye2004,5,Baye Morgan Scholten,Price Dispersion in the Small and in the Large: Evidence from an Internet Price Comparison Site,2004,Persistent online price dispersion for identical goods,True,10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x,https://doi.org/10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x,PRICE DISPERSION IN THE SMALL AND IN THE LARGE: EVIDENCE FROM AN INTERNET PRICE COMPARISON SITE,The Journal of Industrial Economics,52,4,463-496,2004.0,journal-article,Wiley,"Baye, Michael R.; Morgan, John; Scholten, Patrick",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 104+baye2004,5,Baye Morgan Scholten,Price Dispersion in the Small and in the Large: Evidence from an Internet Price Comparison Site,2004,Persistent online price dispersion for identical goods,True,10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x,https://doi.org/10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x,PRICE DISPERSION IN THE SMALL AND IN THE LARGE: EVIDENCE FROM AN INTERNET PRICE COMPARISON SITE,The Journal of Industrial Economics,52.0,4.0,463-496,2004.0,journal-article,Wiley,"Baye, Michael R.; Morgan, John; Scholten, Patrick",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
107 baye2006,5,Baye Morgan Scholten,"Information, Search, and Price Dispersion",2006,Survey of search and dispersion theory/evidence,True,10.1016/s1574-0145(06)01006-3,https://doi.org/10.1016/s1574-0145(06)01006-3,"Chapter 6 Information, Search, and Price Dispersion",Handbooks in Information Systems Economics and Information Systems,,,323-375,2006.0,book-chapter,Elsevier,"Baye, Michael R.; Morgan, John; Scholten, Patrick",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 105 baye2006,5,Baye Morgan Scholten,"Information, Search, and Price Dispersion",2006,Survey of search and dispersion theory/evidence,True,10.1016/s1574-0145(06)01006-3,https://doi.org/10.1016/s1574-0145(06)01006-3,"Chapter 6 Information, Search, and Price Dispersion",Handbooks in Information Systems Economics and Information Systems,,,323-375,2006.0,book-chapter,Elsevier,"Baye, Michael R.; Morgan, John; Scholten, Patrick",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
108−brynjolfsson2000,5,Brynjolfsson Smith,Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers,2000,Online price dispersion persists; frictionless commerce test,True,10.1287/mnsc.46.4.563.12061,https://doi.org/10.1287/mnsc.46.4.563.12061,Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers,Management Science,46,4,563-585,2000.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Smith, Michael D.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 106+brynjolfsson2000,5,Brynjolfsson Smith,Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers,2000,Online price dispersion persists; frictionless commerce test,True,10.1287/mnsc.46.4.563.12061,https://doi.org/10.1287/mnsc.46.4.563.12061,Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers,Management Science,46.0,4.0,563-585,2000.0,journal-article,Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS),"Brynjolfsson, Erik; Smith, Michael D.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
109−clay2001,5,Clay Krishnan Wolff,Prices and Price Dispersion on the Web: Evidence from the Online Book Industry,2001,Early online price dispersion evidence,True,10.1111/1467-6451.00161,https://doi.org/10.1111/1467-6451.00161,Prices and Price Dispersion on the Web: Evidence from the Online Book Industry,The Journal of Industrial Economics,49,4,521-539,2001.0,journal-article,Wiley,"Clay, Karen; Krishnan, Ramayya; Wolff, Eric",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 107+clay2001,5,Clay Krishnan Wolff,Prices and Price Dispersion on the Web: Evidence from the Online Book Industry,2001,Early online price dispersion evidence,True,10.1111/1467-6451.00161,https://doi.org/10.1111/1467-6451.00161,Prices and Price Dispersion on the Web: Evidence from the Online Book Industry,The Journal of Industrial Economics,49.0,4.0,521-539,2001.0,journal-article,Wiley,"Clay, Karen; Krishnan, Ramayya; Wolff, Eric",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
110−rosen1974,5,Rosen,Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,1974,Hedonic framework,True,10.1086/260169,https://doi.org/10.1086/260169,Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,Journal of Political Economy,82,1,34-55,1974.0,journal-article,University of Chicago Press,"Rosen, Sherwin",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 108+rosen1974,5,Rosen,Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,1974,Hedonic framework,True,10.1086/260169,https://doi.org/10.1086/260169,Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition,Journal of Political Economy,82.0,1.0,34-55,1974.0,journal-article,University of Chicago Press,"Rosen, Sherwin",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
111−pakes2003,5,Pakes,A Reconsideration of Hedonic Price Indexes with an Application to PC's,2003,Hedonic index with changing characteristics,True,10.1257/000282803322655455,https://doi.org/10.1257/000282803322655455,A Reconsideration of Hedonic Price Indexes with an Application to PC’s,American Economic Review,93,5,1578-1596,2003.0,journal-article,American Economic Association,"Pakes, Ariel",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 109+pakes2003,5,Pakes,A Reconsideration of Hedonic Price Indexes with an Application to PC's,2003,Hedonic index with changing characteristics,True,10.1257/000282803322655455,https://doi.org/10.1257/000282803322655455,A Reconsideration of Hedonic Price Indexes with an Application to PC’s,American Economic Review,93.0,5.0,1578-1596,2003.0,journal-article,American Economic Association,"Pakes, Ariel",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
112−bajari2005,5,Bajari Benkard,Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach,2005,Hedonic with unobserved characteristics; relevant to product FE,True,10.1086/498586,https://doi.org/10.1086/498586,Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach,Journal of Political Economy,113,6,1239-1276,2005.0,journal-article,University of Chicago Press,"Bajari, Patrick; Benkard, C. Lanier",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 110+bajari2005,5,Bajari Benkard,Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach,2005,Hedonic with unobserved characteristics; relevant to product FE,True,10.1086/498586,https://doi.org/10.1086/498586,Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach,Journal of Political Economy,113.0,6.0,1239-1276,2005.0,journal-article,University of Chicago Press,"Bajari, Patrick; Benkard, C. Lanier",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
113−handbury2015,5,Handbury Weinstein,Goods Prices and Availability in Cities,2015,Variety availability and price levels across cities with barcode data,True,10.1093/restud/rdu033,https://doi.org/10.1093/restud/rdu033,Goods Prices and Availability in Cities,The Review of Economic Studies,82,1,258-296,2014.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Handbury, J.; Weinstein, D. E.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 111+handbury2015,5,Handbury Weinstein,Goods Prices and Availability in Cities,2015,Variety availability and price levels across cities with barcode data,True,10.1093/restud/rdu033,https://doi.org/10.1093/restud/rdu033,Goods Prices and Availability in Cities,The Review of Economic Studies,82.0,1.0,258-296,2014.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Handbury, J.; Weinstein, D. E.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
114−handbury2021,5,Handbury,Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non-Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities,2021,Spatial price indices and variety,True,10.3982/ecta11738,https://doi.org/10.3982/ecta11738,Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non‐Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities,Econometrica,89,6,2679-2715,2021.0,journal-article,The Econometric Society,"Handbury, Jessie",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 112+handbury2021,5,Handbury,Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non-Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities,2021,Spatial price indices and variety,True,10.3982/ecta11738,https://doi.org/10.3982/ecta11738,Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non‐Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities,Econometrica,89.0,6.0,2679-2715,2021.0,journal-article,The Econometric Society,"Handbury, Jessie",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
115−jaravel2019,5,Jaravel,The Unequal Gains from Product Innovations: Evidence from the U.S. Retail Sector,2019,Product variety growth and demand,True,10.1093/qje/qjy031,https://doi.org/10.1093/qje/qjy031,The Unequal Gains from Product Innovations: Evidence from the U.S. Retail Sector*,The Quarterly Journal of Economics,134,2,715-783,2018.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Jaravel, Xavier",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 113+jaravel2019,5,Jaravel,The Unequal Gains from Product Innovations: Evidence from the U.S. Retail Sector,2019,Product variety growth and demand,True,10.1093/qje/qjy031,https://doi.org/10.1093/qje/qjy031,The Unequal Gains from Product Innovations: Evidence from the U.S. Retail Sector*,The Quarterly Journal of Economics,134.0,2.0,715-783,2018.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Jaravel, Xavier",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
116 atkin2015,5,Atkin Donaldson,Who's Getting Globalized? The Size and Implications of Intra-national Trade Costs,2015,Intra-national price gaps and distance using barcode prices,True,10.2139/ssrn.2818941,https://doi.org/10.2139/ssrn.2818941,Who's Getting Globalized? The Size and Implications of Intra-National Trade Costs,SSRN Electronic Journal,,,,2015.0,journal-article,Elsevier BV,"Atkin, David; Donaldson, Dave",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 114 atkin2015,5,Atkin Donaldson,Who's Getting Globalized? The Size and Implications of Intra-national Trade Costs,2015,Intra-national price gaps and distance using barcode prices,True,10.2139/ssrn.2818941,https://doi.org/10.2139/ssrn.2818941,Who's Getting Globalized? The Size and Implications of Intra-National Trade Costs,SSRN Electronic Journal,,,,2015.0,journal-article,Elsevier BV,"Atkin, David; Donaldson, Dave",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
117−dellavigna2019,5,DellaVigna Gentzkow,Uniform Pricing in U.S. Retail Chains,2019,Chains price uniformly across locations; interpretation of cross-merchant dispersion,True,10.1093/qje/qjz019,https://doi.org/10.1093/qje/qjz019,Uniform Pricing in U.S. Retail Chains*,The Quarterly Journal of Economics,134,4,2011-2084,2019.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"DellaVigna, Stefano; Gentzkow, Matthew",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 115+dellavigna2019,5,DellaVigna Gentzkow,Uniform Pricing in U.S. Retail Chains,2019,Chains price uniformly across locations; interpretation of cross-merchant dispersion,True,10.1093/qje/qjz019,https://doi.org/10.1093/qje/qjz019,Uniform Pricing in U.S. Retail Chains*,The Quarterly Journal of Economics,134.0,4.0,2011-2084,2019.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"DellaVigna, Stefano; Gentzkow, Matthew",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
118 konny2022,6,Konny Williams Friedman,Big Data in the U.S. Consumer Price Index,2022,Web-scraped prices in official CPI,True,10.7208/chicago/9780226801391.003.0003,https://doi.org/10.7208/chicago/9780226801391.003.0003,Chapter 2. Big Data in the U.S. Consumer Price Index,Big Data for Twenty-First-Century Economic Statistics,,,69-98,2022.0,book-chapter,University of Chicago Press,,1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 116 konny2022,6,Konny Williams Friedman,Big Data in the U.S. Consumer Price Index,2022,Web-scraped prices in official CPI,True,10.7208/chicago/9780226801391.003.0003,https://doi.org/10.7208/chicago/9780226801391.003.0003,Chapter 2. Big Data in the U.S. Consumer Price Index,Big Data for Twenty-First-Century Economic Statistics,,,69-98,2022.0,book-chapter,University of Chicago Press,,1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
119−meng2018,6,Meng,"Statistical paradises and paradoxes in big data (I): Law of large populations, big data paradox, and the 2016 US presidential election",2018,Data defect correlation; non-random coverage of big data,True,10.1214/18-aoas1161sf,https://doi.org/10.1214/18-aoas1161sf,"Statistical paradises and paradoxes in big data (I): Law of large populations, big data paradox, and the 2016 US presidential election",The Annals of Applied Statistics,12,2,685-726,2018.0,journal-article,Institute of Mathematical Statistics,"Meng, Xiao-Li",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 117+meng2018,6,Meng,"Statistical paradises and paradoxes in big data (I): Law of large populations, big data paradox, and the 2016 US presidential election",2018,Data defect correlation; non-random coverage of big data,True,10.1214/18-aoas1161sf,https://doi.org/10.1214/18-aoas1161sf,"Statistical paradises and paradoxes in big data (I): Law of large populations, big data paradox, and the 2016 US presidential election",The Annals of Applied Statistics,12.0,2.0,685-726,2018.0,journal-article,Institute of Mathematical Statistics,"Meng, Xiao-Li",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
120−bradley2021,6,Bradley Kuriwaki Isakov Sejdinovic Meng Flaxman,Unrepresentative big surveys significantly overestimated US vaccine uptake,2021,Applied big-data paradox,True,10.1038/s41586-021-04198-4,https://doi.org/10.1038/s41586-021-04198-4,Unrepresentative big surveys significantly overestimated US vaccine uptake,Nature,600,7890,695-700,2021.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Bradley, Valerie C.; Kuriwaki, Shiro; Isakov, Michael; Sejdinovic, Dino; Meng, Xiao-Li; Flaxman, Seth",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 118+bradley2021,6,Bradley Kuriwaki Isakov Sejdinovic Meng Flaxman,Unrepresentative big surveys significantly overestimated US vaccine uptake,2021,Applied big-data paradox,True,10.1038/s41586-021-04198-4,https://doi.org/10.1038/s41586-021-04198-4,Unrepresentative big surveys significantly overestimated US vaccine uptake,Nature,600.0,7890.0,695-700,2021.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Bradley, Valerie C.; Kuriwaki, Shiro; Isakov, Michael; Sejdinovic, Dino; Meng, Xiao-Li; Flaxman, Seth",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
121−groves2006,6,Groves,Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys,2006,Selection/nonresponse bias framework,True,10.1093/poq/nfl033,https://doi.org/10.1093/poq/nfl033,Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys,Public Opinion Quarterly,70,5,646-675,2006.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Groves, Robert M.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 119+groves2006,6,Groves,Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys,2006,Selection/nonresponse bias framework,True,10.1093/poq/nfl033,https://doi.org/10.1093/poq/nfl033,Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys,Public Opinion Quarterly,70.0,5.0,646-675,2006.0,journal-article,Oxford University Press (OUP),"Groves, Robert M.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
122 little2019,6,Little Rubin,Statistical Analysis with Missing Data,2019,Missing-data mechanisms (book),True,10.1002/9781119482260,https://doi.org/10.1002/9781119482260,"Statistical Analysis with Missing Data, Third Edition",Wiley Series in Probability and Statistics,,,,2019.0,monograph,Wiley,"Little, Roderick; Rubin, Donald",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 120 little2019,6,Little Rubin,Statistical Analysis with Missing Data,2019,Missing-data mechanisms (book),True,10.1002/9781119482260,https://doi.org/10.1002/9781119482260,"Statistical Analysis with Missing Data, Third Edition",Wiley Series in Probability and Statistics,,,,2019.0,monograph,Wiley,"Little, Roderick; Rubin, Donald",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
123−heckman1979,6,Heckman,Sample Selection Bias as a Specification Error,1979,Selection bias as specification error,True,10.2307/1912352,https://doi.org/10.2307/1912352,Sample Selection Bias as a Specification Error,Econometrica,47,1,153,1979.0,journal-article,JSTOR,"Heckman, James J.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 121+heckman1979,6,Heckman,Sample Selection Bias as a Specification Error,1979,Selection bias as specification error,True,10.2307/1912352,https://doi.org/10.2307/1912352,Sample Selection Bias as a Specification Error,Econometrica,47.0,1.0,153,1979.0,journal-article,JSTOR,"Heckman, James J.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
124−elliott2017,6,Elliott Valliant,Inference for Nonprobability Samples,2017,Inference from non-probability samples,True,10.1214/16-sts598,https://doi.org/10.1214/16-sts598,Inference for Nonprobability Samples,Statistical Science,32,2,249-264,2017.0,journal-article,Institute of Mathematical Statistics,"Elliott, Michael R.; Valliant, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 122+elliott2017,6,Elliott Valliant,Inference for Nonprobability Samples,2017,Inference from non-probability samples,True,10.1214/16-sts598,https://doi.org/10.1214/16-sts598,Inference for Nonprobability Samples,Statistical Science,32.0,2.0,249-264,2017.0,journal-article,Institute of Mathematical Statistics,"Elliott, Michael R.; Valliant, Richard",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
125−buelens2018,6,Buelens Burger van den Brakel,Comparing Inference Methods for Non-probability Samples,2018,Non-probability inference methods comparison,True,10.1111/insr.12253,https://doi.org/10.1111/insr.12253,Comparing Inference Methods for Non‐probability Samples,International Statistical Review,86,2,322-343,2018.0,journal-article,Wiley,"Buelens, Bart; Burger, Joep; van den Brakel, Jan A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 123+buelens2018,6,Buelens Burger van den Brakel,Comparing Inference Methods for Non-probability Samples,2018,Non-probability inference methods comparison,True,10.1111/insr.12253,https://doi.org/10.1111/insr.12253,Comparing Inference Methods for Non‐probability Samples,International Statistical Review,86.0,2.0,322-343,2018.0,journal-article,Wiley,"Buelens, Bart; Burger, Joep; van den Brakel, Jan A.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
126−daas2015,6,Daas Puts Buelens van den Hurk,Big Data as a Source for Official Statistics,2015,Big data in official statistics; selectivity,True,10.1515/jos-2015-0016,https://doi.org/10.1515/jos-2015-0016,Big Data as a Source for Official Statistics,Journal of Official Statistics,31,2,249-262,2015.0,journal-article,SAGE Publications,"Daas, Piet J.H.; Puts, Marco J.; Buelens, Bart; Hurk, Paul A.M. van den",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 124+daas2015,6,Daas Puts Buelens van den Hurk,Big Data as a Source for Official Statistics,2015,Big data in official statistics; selectivity,True,10.1515/jos-2015-0016,https://doi.org/10.1515/jos-2015-0016,Big Data as a Source for Official Statistics,Journal of Official Statistics,31.0,2.0,249-262,2015.0,journal-article,SAGE Publications,"Daas, Piet J.H.; Puts, Marco J.; Buelens, Bart; Hurk, Paul A.M. van den",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
127−beaumont2020,6,Beaumont,Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?,2020,Statistics Canada view on non-probability data,False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.00); candidates: Averaging Non-Probability Online Surveys to Avoid Maximal Estimation E (2025, 10.1177/0282423x241312775) | Probabilistic Methods in Surveys and Official Statistics (2008, 10.4135/9781452226620.n14) | New technologies and role of direct surveys in the production of Offic (2020, 10.4995/carma2020.2020.11642)" 125+lazer2014,6,Lazer Kennedy King Vespignani,The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis,2014,Big data hubris and measurement drift,True,10.1126/science.1248506,https://doi.org/10.1126/science.1248506,The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis,Science,343.0,6176.0,1203-1205,2014.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
128−lazer2014,6,Lazer Kennedy King Vespignani,The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis,2014,Big data hubris and measurement drift,True,10.1126/science.1248506,https://doi.org/10.1126/science.1248506,The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis,Science,343,6176,1203-1205,2014.0,journal-article,American Association for the Advancement of Science (AAAS),"Lazer, David; Kennedy, Ryan; King, Gary; Vespignani, Alessandro",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 126+hausman2001,6,Hausman,Mismeasured Variables in Econometric Analysis: Problems from the Right and Problems from the Left,2001,Measurement error in regressors/outcomes,True,10.1257/jep.15.4.57,https://doi.org/10.1257/jep.15.4.57,Mismeasured Variables in Econometric Analysis: Problems from the Right and Problems from the Left,Journal of Economic Perspectives,15.0,4.0,57-67,2001.0,journal-article,American Economic Association,"Hausman, Jerry",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
129−hausman2001,6,Hausman,Mismeasured Variables in Econometric Analysis: Problems from the Right and Problems from the Left,2001,Measurement error in regressors/outcomes,True,10.1257/jep.15.4.57,https://doi.org/10.1257/jep.15.4.57,Mismeasured Variables in Econometric Analysis: Problems from the Right and Problems from the Left,Journal of Economic Perspectives,15,4,57-67,2001.0,journal-article,American Economic Association,"Hausman, Jerry",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
130 bound2001,6,Bound Brown Mathiowetz,Measurement Error in Survey Data,2001,Measurement error handbook chapter,True,10.1016/s1573-4412(01)05012-7,https://doi.org/10.1016/s1573-4412(01)05012-7,Measurement Error in Survey Data,Handbook of Econometrics,,,3705-3843,2001.0,book-chapter,Elsevier,"Bound, John; Brown, Charles; Mathiowetz, Nancy",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 127 bound2001,6,Bound Brown Mathiowetz,Measurement Error in Survey Data,2001,Measurement error handbook chapter,True,10.1016/s1573-4412(01)05012-7,https://doi.org/10.1016/s1573-4412(01)05012-7,Measurement Error in Survey Data,Handbook of Econometrics,,,3705-3843,2001.0,book-chapter,Elsevier,"Bound, John; Brown, Charles; Mathiowetz, Nancy",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
131−rao2021,6,Rao,On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources,2021,Integrating non-probability and survey data,True,10.1007/s13571-020-00227-w,https://doi.org/10.1007/s13571-020-00227-w,On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources,Sankhya B,83,1,242-272,2020.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Rao, J. N. K.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01, 128+rao2021,6,Rao,On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources,2021,Integrating non-probability and survey data,True,10.1007/s13571-020-00227-w,https://doi.org/10.1007/s13571-020-00227-w,On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources,Sankhya B,83.0,1.0,242-272,2020.0,journal-article,Springer Science and Business Media LLC,"Rao, J. N. K.",1.0,crossref:query.bibliographic,2026-11-01,
129+krugman1980,1,"Krugman, Paul","Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade",1980,Love-of-variety trade; variety as an outcome of market size (H2),True,,https://ideas.repec.org/a/aea/aecrev/v70y1980i5p950-59.html,,American Economic Review,70.0,5,950-959,1980,article,,"Krugman, Paul",,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade'"
130+elberse2008,3,"Elberse, Anita",Should You Invest in the Long Tail?,2008,Long-tail counter-evidence: demand still concentrates on hits,True,,https://hbr.org/2008/07/should-you-invest-in-the-long-tail,,Harvard Business Review,86.0,7/8,88-96,2008,article,,"Elberse, Anita",,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Should You Invest in the Long Tail?'"
131+beaumont2020,6,"Beaumont, Jean-François",Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?,2020,Statistics Canada perspective on non-probability (web) data and selection,True,,https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020001/article/00001-eng.htm,,Survey Methodology,46.0,1,1-28,2020,article,,"Beaumont, Jean-François",,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?'"
132+anderson2006,3,"Anderson, Chris",The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More,2006,Popular origin of the long-tail hypothesis (H3),True,,https://openlibrary.org/books/OL13439130M/The_Long_Tail,,,,,,2006,book,Hyperion,"Anderson, Chris",,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'The Long Tail (2006) by Chris Anderson | Open Library'"
133+marshall1920,1,"Marshall, Alfred",Principles of Economics,1920,"Localised industries and external economies (Book IV, ch. X)",True,,https://www.econlib.org/library/Marshall/marP.html,,,,,,1920,book,"Macmillan (8th ed.; online edition, Library of Economics and Liberty)","Marshall, Alfred",,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Principles of Economics - Econlib', dateModified 2018-07-09"
134+isq2024,7,{Institut de la statistique du Québec},Panorama des régions du Québec. Édition 2024,2024,"Official regional statistics (17 administrative regions, 104 MRC): population, labour market, income — external covariates for H2/H7",True,,https://statistique.quebec.ca/fr/fichier/panorama-des-regions-du-quebec-edition-2024.pdf,,,,,,2024,report,"Institut de la statistique du Québec, Québec",{Institut de la statistique du Québec},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, application/pdf, page title: '(PDF document)'"
135+statcan2026cbc,7,{Statistics Canada},"Canadian business counts, December 2025",2026,Business counts by geography and industry (employer vs non-employer); external benchmark for merchant counts,True,,https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/260213/dq260213c-eng.htm,,,,,,2026,report,"The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2026-02-13)",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'The Daily\xa0—\xa0Canadian business counts, December 2025'"
136+statcan_brdef,7,{Statistics Canada},"Definitions and Concepts used in the Business Register (Business Register, record number 1105)",n.d.,"Inclusion rules of the Business Register (payroll, $30,000 revenue, incorporation) behind Canadian Business Counts",True,,https://www.statcan.gc.ca/en/statistical-programs/document/1105_D16_T9_V1,,,,,,n.d.,report,"Statistics Canada, Ottawa",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Definitions and Concepts used in Business Register'"
137+statcan_br,7,{Statistics Canada},"Business Register (BR) — Integrated Metadata Base, record number 1105",n.d.,Methodology of the register from which Canadian Business Counts are derived,True,,https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=1105,,,,,,n.d.,report,"Statistics Canada, Ottawa",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Surveys and statistical programs - Business Register (BR)'"
138+statcan_cius,7,{Statistics Canada},"Canadian Internet Use Survey (CIUS) — Integrated Metadata Base, record number 4432",n.d.,Household internet use and online shopping by province/urban-rural; demand-side adoption context,True,,https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=4432,,,,,,n.d.,report,"Statistics Canada, Ottawa",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Surveys and statistical programs - Canadian Internet Use Survey (CIUS)'"
139+statcan2023cius,7,{Statistics Canada},"Canadian Internet Use Survey, 2022",2023,"Latest CIUS headline results (internet use, online purchasing)",True,,https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/230720/dq230720b-eng.htm,,,,,,2023,report,"The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2023-07-20)",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'The Daily\xa0—\xa0Canadian Internet Use Survey, 2022'"
140+statcan_sdtiu,7,{Statistics Canada},"Survey of Digital Technology and Internet Use (SDTIU) — Integrated Metadata Base, record number 4225",n.d.,Enterprise-side e-commerce adoption by province and firm size,True,,https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=4225,,,,,,n.d.,report,"Statistics Canada, Ottawa",{Statistics Canada},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Surveys and statistical programs - Survey of Digital Technology and Internet Use (SDTIU)'"
141+quebec_regions,7,{Gouvernement du Québec},Portraits des régions administratives,n.d.,Official definition and list of the 17 administrative regions used as spatial units,True,,https://www.quebec.ca/gouvernement/portrait-quebec/geographie-territoire/regions-administratives,,,,,,n.d.,report,"Gouvernement du Québec, Québec",{Gouvernement du Québec},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Portaits des régions administratives | Gouvernement du Québec'"
142+quebec_aliments,7,{Gouvernement du Québec},Reconnaître les aliments québécois,n.d.,Official description of the Aliments du Québec / Aliments préparés au Québec certification marks (origin evidence for H6),True,,https://www.quebec.ca/agriculture-environnement-et-ressources-naturelles/agriculture/achat-local-tourisme-gourmand/reconnaitre-les-aliments-quebecois,,,,,,n.d.,report,"Gouvernement du Québec, Québec",{Gouvernement du Québec},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Reconnaître les aliments québécois | Gouvernement du Québec'"
143+alimentsqc,7,{Aliments du Québec},Aliments du Québec — site officiel,n.d.,Certification body for Quebec food products,True,,https://alimentsduquebec.com/,,,,,,n.d.,report,"Aliments du Québec, Montréal",{Aliments du Québec},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Aliments du Québec | Le goût du Québec, à portée de main.', dateModified 2026-10-30"
144+produitsqc,7,{Les Produits du Québec},"Processus de vérification — marques de certification Produit du Québec, Fabriqué au Québec, Conçu au Québec",n.d.,Certification criteria for non-food Quebec products (85% of direct costs in Quebec for 'Produit du Québec'; final substantial transformation for 'Fabriqué'; design workforce for 'Conçu') — only admissible origin evidence for H6,True,,https://lesproduitsduquebec.com/processus-de-verification,,,,,,n.d.,report,Les Produits du Québec,{Les Produits du Québec},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'Processus de vérification - Les Produits du Québec'"
145+atn_netendances,7,{Académie de la transformation numérique},NETendances — enquêtes sur les usages numériques des Québécois,n.d.,Quebec-specific survey programme on online shopping and digital usage (grey literature),True,,https://transformation-numerique.ulaval.ca/enquetes-et-mesures/netendances/,,,,,,n.d.,report,"Académie de la transformation numérique, Université Laval, Québec",{Académie de la transformation numérique},,url:fetch,2026-11-01,"HTTP 200, text/html, page title: 'NETendances | Académie de la transformation numérique -'"
added literature/review_notes.md +69 −0
@@ -0,0 +1,69 @@
1+# WP38 — Literature review notes and contribution map (Phase 1)
2+
3+*Prepared 2026-11-01. Every key cited below is in `literature/references_verified.csv` with a Crossref DOI (raw JSON in `crossref_cache/`) or a fetched URL. One seed could not be verified and is therefore not cited: `kempbenedict2014` (Kemp-Benedict, "An interpretation and critique of the Method of Reflections", MPRA 2014 — not retrievable from MPRA or IDEAS searches). Corrections to the mandate's reference list, as returned by Crossref: Couture–Faber–Gu–Liu is *AER: Insights* 2021 (not *Econometrica*); Gorodnichenko–Sheremirov–Talavera is *JEEA* 2018 (not *AEJ: Macro*); Kaplan–Menzio–Rudanko–Trachter is *AEJ: Micro* 2019 (not *JME*); Zentner–Smith–Kaya is *Management Science* 2013; Jo–Matsumura–Weinstein is an NBER working paper (w26506); "Cavallo 2023 on online geography" was interpreted as Cavallo–Kryvtsov, *JIE* 2023 (stockouts in online micro data) — if a different paper was meant it must be added and verified.*
4+
5+## Stream 1 — Economic geography, specialization, agglomeration
6+
7+**Established.** Industries are localised far beyond a random allocation of plants across space (`ellison1997`, `duranton2005`, `mori2005`); the degree of localisation is heterogeneous across industries and scales (`rosenthal2001`), and this holds in Canada with Statistics Canada plant microdata (`baldwin2008`). The micro-foundations are sharing, matching and learning (`duranton2004`; Marshall's external economies, `marshall1920`), with density elasticities of productivity in the 2–8 % range but demanding identification (`rosenthal2004`, `combes2015`, `duranton2020`). Whether local specialisation or diversity favours growth is unresolved (`glaeser1992`, `henderson1995`), with the related/unrelated-variety entropy decomposition as the modern operationalisation (`frenken2007`, `content2016`). Market size and love of variety (`krugman1980`, `krugman1991`, `fujita1999`) and the skill-ordered comparative advantage of cities (`davis2020`) motivate size-related assortment breadth. Urban-scaling work shows that the count of distinct business types in a city grows roughly with the logarithm of population, and that activities appear in a nested order across city sizes (`bettencourt2007`, `youn2016`, `hong2020`; local online content scales with city size in `sinai2004`). For Quebec and Canada, Polèse and Shearmur document that distance to metropolitan areas and the urban hierarchy still structure employment location and that peripheral regions decline (`polese2004`, `polese2006`, `shearmur2007`, `shearmur2008`). Spatial-unit choice (MAUP) matters moderately for such estimates (`briant2010`).
8+
9+**Gap relevant to WP38.** All of this measures production or employment. No study in this stream uses product catalogues of online merchants as the object, and none covers Quebec's 17 administrative regions in the 2020s.
10+
11+## Stream 2 — Economic complexity, RCA, relatedness
12+
13+**Established.** The Balassa index (`balassa1965`) is skewed and unstable at the top; symmetric and normalised variants exist (`hinloopen2001`, `yu2009`, `laursen2015`). The product space (`hidalgo2007`) and the principle of relatedness (`hidalgo2018`, `boschma2017`) are robust empirical regularities: regions diversify into activities related to what they already do, documented with industry (`neffke2011`), patent (`kogler2013`, `rigby2015`, `balland2017`), occupation (`muneepeerakul2013`) and firm/industry data (`gao2018`); the EU smart-specialisation framework combines relatedness density and complexity (`balland2019`). ECI/PCI (`hidalgo2009`, `hausmann2011`, `hausmann2014`) and fitness–complexity (`tacchella2012`, `cristelli2013`, `servedio2018`) summarise bipartite matrices; ECI is formally a spectral clustering of a region-similarity matrix (`mealy2019`), rankings are sensitive to algorithm and sample choice (`morrison2017`, `sciarra2020`), and the state of the art and open problems are surveyed in `hidalgo2021` and `balland2022`. Structure in bipartite matrices (nestedness, specialisation) must be tested against degree-preserving null models (`saracco2015`, `hausmann2011`), in the spirit of the dartboard (`ellison1997`).
14+
15+**Gap.** Complexity tools have been applied to exports, patents, industries, occupations and firms — all production-side bases — but not to online retail assortments. Nothing is known about their behaviour on a 17 × 20 matrix built from listings, which is why WP38 must treat H7 as an indicator-validation exercise rather than a ranking.
16+
17+## Stream 3 — Online retail, long tail, concentration, geography of online demand
18+
19+**Established.** Online variety created consumer surplus and shifted sales toward niche titles (`brynjolfsson2003`, `brynjolfsson2011`, `zentner2013`, `waldfogel2017`; popularised by `anderson2006`), but hits remain dominant and the tail is thin in revenue terms (`elberse2008`, `tan2017`); search-cost theory predicts both long tails and superstars (`barisaac2012`). E-commerce reallocates retail share toward large firms (`goldmanis2010`) and platform owners/complementors (`zhu2018`, `einav2016`). The geography of online demand is systematic: people buy more online where local supply is thin and when they are "preference minorities" (`forman2009`, `choi2011`, `brynjolfsson2009`), and across-market demand heterogeneity limits the value of online variety for products with local tastes (`quan2018`). Distance still matters online (`hortacsu2009`, `blum2006`, `lendle2016`). Gains from e-commerce are larger for remote consumers (`dolfen2023`), rural access can be expanded experimentally (`couture2021`), and e-commerce changes relative prices across space (`jo2019`, `lieber2012`, `goldfarb2019`). Platform design shapes price dispersion (`dinerstein2018`, `ellison2009`, `baye2004`, `brynjolfsson2000`, `clay2001`, `baye2006`).
20+
21+**Gap.** The entire stream is demand- or transaction-based (sales ranks, purchases, auctions). The supply-side question — what independent local merchants put online, and how that varies across regions of one province — is not addressed.
22+
23+## Stream 4 — Regional inequality, rural digital access, e-commerce adoption
24+
25+**Established.** Firms in large cities adopted the commercial internet first (`forman2005`), the wage gains from internet investment accrued to already-advantaged counties (`forman2012`), and the overall picture is one of complementarity between the internet and cities (`sinai2004`, `forman2018`). Broadband effects on local and rural growth are positive but modest and identification is difficult (`kolko2012`, `whitacre2014`), and firm-level broadband productivity effects are heterogeneous (`haller2015`, `haller2019`). Adoption and usage divides differ (`goldfarb2008`); Canadian household divides are documented with CIUS microdata (`haight2014`). Measurement frameworks: `oecd2019`; Statistics Canada's CIUS (`statcan_cius`, `statcan2023cius`) and SDTIU (`statcan_sdtiu`); the Quebec NETendances programme (`atn_netendances`).
26+
27+**Where peer-reviewed evidence is thin.** We found no peer-reviewed study of regional e-commerce *supply* (merchant presence or catalogues) in Canada or Quebec. Quebec-specific evidence is grey literature (ISQ, ATN NETendances, government pages). This stream is the weakest in verified academic sources, and the paper should say so.
28+
29+## Stream 5 — Product matching, hedonic prices, geographic price dispersion
30+
31+**Established.** Record linkage rests on Fellegi–Sunter (`fellegi1969`, `christen2012`). Scraped online prices are a valid but selected source: online and offline prices coincide in most multi-channel retailers (`cavallo2017`), scraped data have specific frequency and stockout properties (`cavallo2018`, `cavallo2023`), and the Billion Prices Project set the standards for their use (`cavallo2016`); online price-setting facts and cross-border integration are documented in `gorodnichenko2017`, `gorodnichenko2018`, `cavallo2014`. Price dispersion is mostly relative (store × good) and persistent (`kaplan2015`, `kaplan2019`); US chains price almost uniformly across locations (`dellavigna2019`); spatial price gaps grow with distance (`atkin2015`); variety and prices differ across cities (`handbury2015`, `handbury2021`); product entry drives unequal gains (`jaravel2019`). Hedonic theory and practice: `rosen1974`, `pakes2003`, `bajari2005`. Web-scraped data are entering official CPIs (`konny2022`).
32+
33+**Gap.** Cross-merchant dispersion among *independent* small online stores in one province, with product fixed effects from fuzzy-matched titles, has no direct precedent; the identification caveat that region and merchant effects are nearly collinear is specific to WP38.
34+
35+## Stream 6 — Measurement error, selection, representativeness
36+
37+**Established.** For non-probability big data, error is governed by the data-defect correlation rather than by sample size (`meng2018`, applied in `bradley2021`; the Google Flu warning, `lazer2014`). Inference from non-probability samples requires explicit selection models (`elliott2017`, `buelens2018`, `heckman1979`, `groves2006`, `little2019`); official statistics agencies, including Statistics Canada, are explicit about the conditions (`daas2015`, `beaumont2020`, `rao2021`). Measurement error in regressors and outcomes (`hausman2001`, `bound2001`) and the MAUP (`briant2010`) are additional threats.
38+
39+## Institutional block (Quebec/Canada)
40+
41+Canadian Business Counts derive from the Business Register (payroll, $30,000 revenue or incorporation rules; counted by location; Statistics Canada warns against time-series use) — `statcan2026cbc`, `statcan_brdef`, `statcan_br`. Regional statistics for the 17 administrative regions and 104 MRCs: `isq2024`, `quebec_regions`. Origin certification: food marks (`quebec_aliments`, `alimentsqc`); non-food marks by Les Produits du Québec — "Produit du Québec" requires at least 85 % of direct production and manufacturing costs incurred in Quebec plus final substantial transformation there, "Fabriqué au Québec" only the final substantial transformation, "Conçu au Québec" a Quebec-based design workforce (`produitsqc`, fetched 2026-11-01). These are the only admissible origin evidence for H6.
42+
43+## The eight closest empirical precedents
44+
45+1. **Quan & Williams (2018, RAND)** — `quan2018`. Footwear sales across US markets with a demand model: the value of online variety is overstated when local tastes differ across markets. *Comparison:* both papers are about spatial heterogeneity in what online retail offers/needs; Quan–Williams identify demand heterogeneity from transactions, WP38 observes only supply heterogeneity in listings and cannot say whether regional assortments reflect regional tastes.
46+2. **Youn et al. (2016, J. R. Soc. Interface)** and **Hong et al. (2020, Science Advances)** — `youn2016`, `hong2020`. Business-type diversity across US metros scales with population; industries enter in a nested order. *Comparison:* H2 and the nestedness checks of H7 are direct analogues on online category diversity across 17 regions; WP38 has far fewer spatial units, administrative rather than functional, and listings rather than establishments.
47+3. **Neffke, Henning & Boschma (2011, Econ. Geogr.)** and **Balland et al. (2019, Reg. Stud.)** — `neffke2011`, `balland2019`. Regional diversification follows relatedness density in multi-decade panels. *Comparison:* WP38 can build a category-relatedness matrix and relatedness density, but with a single snapshot H4 is at best a cross-sectional co-occurrence description; entry regressions would conflate catalogue onboarding with economic entry.
48+4. **Cavallo (2017, AER)** and **Gorodnichenko & Talavera (2017, AER)** — `cavallo2017`, `gorodnichenko2017`. Online prices as a measurement instrument; dispersion and integration across stores and borders. *Comparison:* H5 inherits their matched-product logic but across many independent stores rather than a few multi-channel retailers or one platform; WP38 has one snapshot and no stickiness dimension.
49+5. **Hortaçsu, Martínez-Jerez & Douglas (2009, AEJ: Micro)** — `hortacsu2009`. Distance and same-city effects in eBay/MercadoLibre transactions. *Comparison:* WP38 has seller locations only; it describes where online supply sits, not where it is shipped — gravity is out of reach.
50+6. **Couture, Faber, Gu & Liu (2021, AER: Insights)** — `couture2021`. RCT of e-commerce access in rural China: gains concentrated among a minority of households. *Comparison:* WP38's rural/peripheral regions appear only as merchant locations; no treatment, no welfare.
51+7. **Polèse & Shearmur (2004, 2006)** — `polese2004`, `polese2006`. Canadian location patterns by distance class; declining peripheral Quebec regions. *Comparison:* WP38 asks whether the same centre–periphery gradient appears in online catalogue breadth in 2026; descriptive, with the aggregator's merchant selection as the main confounder.
52+8. **Forman, Ghose & Goldfarb (2009, Mgmt. Sci.)** — `forman2009`. Online purchases respond to local store availability. *Comparison:* supply-side mirror again; WP38 can relate regional online supply to Business Counts of local retail establishments but cannot observe purchases.
53+
54+## Contribution map
55+
56+**Would be novel (and defensible):**
57+- A documented, validated *supply-side* dataset of online product listings of Quebec merchants by administrative region, with explicit data-quality ledgers (duplicates, variants, missing prices, geocoding quality) — no precedent in streams 1–4.
58+- Revealed assortment advantage (RAA) and entropy/HHI diversity measures on listing counts with merchant-count-preserving permutation nulls and merchant-weighted variants — a transparent adaptation of RCA/dartboard logic to a new base (C01, C07, C12).
59+- A region–category bipartite "digital assortment" indicator whose eigenvector interpretation is validated against configuration-model nulls and bootstraps by merchant, reported as a family (QDACI components) rather than a headline score (C09, C10, C12).
60+- Cross-merchant dispersion of matched products among independent online stores in one province, with matched-product fixed effects and explicit collinearity diagnostics between merchant and region effects (C18, C22, C23).
61+- A representativeness audit of an online aggregator against Business Counts and CIUS/SDTIU, framed with the data-defect-correlation logic (C25).
62+
63+**Would not be novel, and must not be claimed:**
64+- Any new method: RCA, entropy decomposition, relatedness density, ECI/fitness, hedonic fixed effects and Fellegi–Sunter matching are all established.
65+- Evidence on agglomeration economies, related diversification over time, long-tail *sales* concentration, gravity in online trade, or welfare gains from e-commerce — WP38 has no productivity, panel, sales, flow or welfare data.
66+- A "production complexity" or "regional economic complexity" index for Quebec: without verified origin, the indicator describes observed online catalogues only.
67+- A local-origin price premium (H6) unless certification marks (`produitsqc`, `quebec_aliments`) can be attached to listings; otherwise H6 is untestable.
68+
69+**Honest framing for the manuscript:** descriptive and associational, single cross-section (2026-11-01 snapshot), listings not production, merchant location not product origin, non-probability sample.
modified literature/unverified.csv +0 −3
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1 key,stream,author,title,year,why_needed,verified,doi,url,crossref_title,container,volume,issue,pages,pub_year,type,publisher,authors,title_sim,verification_method,verified_date,note 1 key,stream,author,title,year,why_needed,verified,doi,url,crossref_title,container,volume,issue,pages,pub_year,type,publisher,authors,title_sim,verification_method,verified_date,note
2−krugman1980,1,Krugman,"Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade",1980,Love-of-variety trade; variety as an outcome of market size (H2),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.00); candidates: Scale Economies, Product Differentiation, and the Pattern of Trade (1990, 10.7551/mitpress/5933.003.0005) | Firms and Trade: Economies of Scale and Product Variety (2025, 10.1017/9781009399791.008) | International trade in the presence of product differentiation, econom (1981, 10.1016/0022-1996(81)90001-5)"
3 kempbenedict2014,2,Kemp-Benedict,An interpretation and critique of the Method of Reflections,2014,Critique of method of reflections (MPRA working paper),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.51); candidates: Reflections (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.31) | Canonical Reflections and Theological Overview (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.32) | Musical Meaning and Interpretation (2025, 10.1093/oso/9780197601297.001.0001)" 2 kempbenedict2014,2,Kemp-Benedict,An interpretation and critique of the Method of Reflections,2014,Critique of method of reflections (MPRA working paper),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.51); candidates: Reflections (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.31) | Canonical Reflections and Theological Overview (2014, 10.2307/j.ctt163t91d.32) | Musical Meaning and Interpretation (2025, 10.1093/oso/9780197601297.001.0001)"
4−elberse2008,3,Elberse,Should You Invest in the Long Tail?,2008,Long-tail counter-evidence (HBR),False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.00); candidates: Should You Save or Invest? (2017, 10.1037/e510072018-001) | Should You Invest in Emerging Market Hedge Funds? (2007, 10.2139/ssrn.985547) | Where should you focus: Long Tail or Superstar? (2012, 10.1145/2407696.2407706)"
5−beaumont2020,6,Beaumont,Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?,2020,Statistics Canada view on non-probability data,False,,,,,,,,,,,,,,,"no confident Crossref match (best sim 0.00); candidates: Averaging Non-Probability Online Surveys to Avoid Maximal Estimation E (2025, 10.1177/0282423x241312775) | Probabilistic Methods in Surveys and Official Statistics (2008, 10.4135/9781452226620.n14) | New technologies and role of direct surveys in the production of Offic (2020, 10.4995/carma2020.2020.11642)"
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1−% ============================================================================ 1+% WP38 bibliography — generated 2026-11-01 by src/literature/make_bib.py from literature/references_verified.csv.
2−% References — BibTeX Database 2+% Every DOI comes from a Crossref response cached in literature/crossref_cache/; URL entries were fetched on the stated date.
3−% ============================================================================ 3+% Unverified seeds (literature/unverified.csv) are deliberately absent and must not be cited.
4− 4+
5−@article{fama1993common, 5+@techreport{alimentsqc,
6− author = {Fama, Eugene F. and French, Kenneth R.}, 6+ author = {{Aliments du Québec}},
7− title = {Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds}, 7+ title = {Aliments du Québec --- site officiel},
8− journal = {Journal of Financial Economics}, 8+ year = {n.d.},
9− volume = {33}, 9+ institution = {Aliments du Québec, Montréal},
10− number = {1}, 10+ url = {https://alimentsduquebec.com/},
11− pages = {3--56}, 11+ note = {Accessed 2026-11-01}
12− year = {1993} 12+}
13−} 13+
14− 14+@book{anderson2006,
15−@article{bollerslev1986generalized, 15+ author = {Anderson, Chris},
16− author = {Bollerslev, Tim}, 16+ title = {The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More},
17− title = {Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity}, 17+ year = {2006},
18− journal = {Journal of Econometrics}, 18+ publisher = {Hyperion},
19− volume = {31}, 19+ url = {https://openlibrary.org/books/OL13439130M/The_Long_Tail},
20− number = {3}, 20+ note = {Accessed 2026-11-01}
21− pages = {307--327}, 21+}
22− year = {1986} 22+
23−} 23+@article{atkin2015,
24− 24+ author = {Atkin, David and Donaldson, Dave},
25−@article{newey1987simple, 25+ title = {Who's Getting Globalized? The Size and Implications of {Intra-National} Trade Costs},
26− author = {Newey, Whitney K. and West, Kenneth D.}, 26+ year = {2015},
27− title = {A Simple, Positive Semi-Definite, Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix}, 27+ journal = {SSRN Electronic Journal},
28+ doi = {10.2139/ssrn.2818941}
29+}
30+
31+@techreport{atn_netendances,
32+ author = {{Académie de la transformation numérique}},
33+ title = {{NETendances} --- enquêtes sur les usages numériques des Québécois},
34+ year = {n.d.},
35+ institution = {Académie de la transformation numérique, Université Laval, Québec},
36+ url = {https://transformation-numerique.ulaval.ca/enquetes-et-mesures/netendances/},
37+ note = {Accessed 2026-11-01}
38+}
39+
40+@article{bajari2005,
41+ author = {Bajari, Patrick and Benkard, C. Lanier},
42+ title = {Demand Estimation with Heterogeneous Consumers and Unobserved Product Characteristics: A Hedonic Approach},
43+ year = {2005},
44+ journal = {Journal of Political Economy},
45+ volume = {113},
46+ number = {6},
47+ pages = {1239--1276},
48+ doi = {10.1086/498586}
49+}
50+
51+@article{balassa1965,
52+ author = {Balassa, Bela},
53+ title = {Trade Liberalisation and “Revealed” Comparative Advantage
54+ <sup>1</sup>},
55+ year = {1965},
56+ journal = {The Manchester School},
57+ volume = {33},
58+ number = {2},
59+ pages = {99--123},
60+ doi = {10.1111/j.1467-9957.1965.tb00050.x}
61+}
62+
63+@article{baldwin2008,
64+ author = {Baldwin, John R. and Beckstead, Desmond and Mark Brown, W. and Rigby, David L.},
65+ title = {Agglomeration and the Geography of Localization Economies in {Canada}},
66+ year = {2008},
67+ journal = {Regional Studies},
68+ volume = {42},
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70+ pages = {117--132},
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72+}
73+
74+@article{balland2017,
75+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Rigby, David},
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77+ year = {2016},
78+ journal = {Economic Geography},
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81+ pages = {1--23},
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83+}
84+
85+@article{balland2019,
86+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Boschma, Ron and Crespo, Joan and Rigby, David L.},
87+ title = {Smart specialization policy in the European Union: relatedness, knowledge complexity and regional diversification},
88+ year = {2018},
89+ journal = {Regional Studies},
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94+}
95+
96+@article{balland2022,
97+ author = {Balland, Pierre-Alexandre and Broekel, Tom and Diodato, Dario and Giuliani, Elisa and Hausmann, Ricardo and O'Clery, Neave and Rigby, David},
98+ title = {The new paradigm of economic complexity},
99+ year = {2022},
100+ journal = {Research Policy},
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103+ pages = {104450},
104+ doi = {10.1016/j.respol.2021.104450}
105+}
106+
107+@article{barisaac2012,
108+ author = {Bar-Isaac, Heski and Caruana, Guillermo and Cuñat, Vicente},
109+ title = {Search, Design, and Market Structure},
110+ year = {2012},
111+ journal = {American Economic Review},
112+ volume = {102},
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114+ pages = {1140--1160},
115+ doi = {10.1257/aer.102.2.1140}
116+}
117+
118+@article{baye2004,
119+ author = {Baye, Michael R. and Morgan, John and Scholten, Patrick},
120+ title = {{PRICE} {DISPERSION} {IN} {THE} {SMALL} {AND} {IN} {THE} {LARGE}: {EVIDENCE} {FROM} {AN} {INTERNET} {PRICE} {COMPARISON} {SITE}},
121+ year = {2004},
122+ journal = {The Journal of Industrial Economics},
123+ volume = {52},
124+ number = {4},
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126+ doi = {10.1111/j.0022-1821.2004.00236.x}
127+}
128+
129+@incollection{baye2006,
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132+ year = {2006},
133+ booktitle = {Handbooks in Information Systems Economics and Information Systems},
134+ publisher = {Elsevier},
135+ pages = {323--375},
136+ doi = {10.1016/s1574-0145(06)01006-3}
137+}
138+
139+@article{beaumont2020,
140+ author = {Beaumont, Jean-François},
141+ title = {Are probability surveys bound to disappear for the production of official statistics?},
142+ year = {2020},
143+ journal = {Survey Methodology},
144+ volume = {46},
145+ number = {1},
146+ pages = {1--28},
147+ url = {https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/12-001-x/2020001/article/00001-eng.htm},
148+ note = {Accessed 2026-11-01}
149+}
150+
151+@article{bettencourt2007,
152+ author = {Bettencourt, Luís M. A. and Lobo, José and Helbing, Dirk and Kühnert, Christian and West, Geoffrey B.},
153+ title = {Growth, innovation, scaling, and the pace of life in cities},
154+ year = {2007},
155+ journal = {Proceedings of the National Academy of Sciences},
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161+
162+@article{blum2006,
163+ author = {Blum, Bernardo S. and Goldfarb, Avi},
164+ title = {Does the internet defy the law of gravity?},
165+ year = {2006},
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168+ number = {2},
169+ pages = {384--405},
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172+
173+@article{boschma2017,
174+ author = {Boschma, Ron},
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176+ year = {2016},
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179+ number = {3},
180+ pages = {351--364},
181+ doi = {10.1080/00343404.2016.1254767}
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183+
184+@incollection{bound2001,
185+ author = {Bound, John and Brown, Charles and Mathiowetz, Nancy},
186+ title = {Measurement Error in Survey Data},
187+ year = {2001},
188+ booktitle = {Handbook of Econometrics},
189+ publisher = {Elsevier},
190+ pages = {3705--3843},
191+ doi = {10.1016/s1573-4412(01)05012-7}
192+}
193+
194+@article{bradley2021,
195+ author = {Bradley, Valerie C. and Kuriwaki, Shiro and Isakov, Michael and Sejdinovic, Dino and Meng, Xiao-Li and Flaxman, Seth},
196+ title = {Unrepresentative big surveys significantly overestimated {US} vaccine uptake},
197+ year = {2021},
198+ journal = {Nature},
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205+@article{briant2010,
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207+ title = {Dots to boxes: Do the size and shape of spatial units jeopardize economic geography estimations?},
208+ year = {2010},
209+ journal = {Journal of Urban Economics},
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216+@article{brynjolfsson2000,
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218+ title = {Frictionless Commerce? A Comparison of {Internet} and Conventional Retailers},
219+ year = {2000},
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225+}
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227+@article{brynjolfsson2003,
228+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Smith, Michael D.},
229+ title = {Consumer Surplus in the Digital Economy: Estimating the Value of Increased Product Variety at Online Booksellers},
230+ year = {2003},
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238+@article{brynjolfsson2009,
239+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Rahman, Mohammad S.},
240+ title = {Battle of the Retail Channels: How Product Selection and Geography Drive {Cross-Channel} Competition},
241+ year = {2009},
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247+}
248+
249+@article{brynjolfsson2011,
250+ author = {Brynjolfsson, Erik and Hu, Yu (Jeffrey) and Simester, Duncan},
251+ title = {Goodbye {Pareto} Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales},
252+ year = {2011},
253+ journal = {Management Science},
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255+ number = {8},
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258+}
259+
260+@article{buelens2018,
261+ author = {Buelens, Bart and Burger, Joep and van den Brakel, Jan A.},
262+ title = {Comparing Inference Methods for Non-probability Samples},
263+ year = {2018},
264+ journal = {International Statistical Review},
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267+ pages = {322--343},
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270+
271+@article{cavallo2014,
272+ author = {Cavallo, Alberto and Neiman, Brent and Rigobon, Roberto},
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281+
282+@article{cavallo2016,
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284+ title = {The Billion Prices Project: Using Online Prices for Measurement and Research},
285+ year = {2016},
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293+@article{cavallo2017,
294+ author = {Cavallo, Alberto},
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315+@article{cavallo2023,
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325+@article{choi2011,
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356+ author = {Combes Gobillon},
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366+ author = {Content, Jeroen and Frenken, Koen},
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377+ author = {Couture, Victor and Faber, Benjamin and Gu, Yizhen and Liu, Lizhi},
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399+ author = {Daas, Piet J.H. and Puts, Marco J. and Buelens, Bart and Hurk, Paul A.M. van den},
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442+ author = {Dolfen, Paul and Einav, Liran and Klenow, Peter J. and Klopack, Benjamin and Levin, Jonathan D. and Levin, Larry and Best, Wayne},
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455+ year = {2004},
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513+ url = {https://hbr.org/2008/07/should-you-invest-in-the-long-tail},
514+ note = {Accessed 2026-11-01}
515+}
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517+@article{elliott2017,
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529+ author = {Ellison, Glenn and Glaeser, Edward L.},
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540+ author = {Ellison Ellison},
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548+}
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550+@article{ellison2010,
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560+
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573+ author = {Fellegi, Ivan P. and Sunter, Alan B.},
574+ title = {A Theory for Record Linkage},
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605+@article{forman2012,
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615+
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617+ author = {Greenstein, Shane and Forman, Chris and Goldfarb, Avi},
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637+ author = {Holmes, Thomas J. and Fujita, Masahisa and Krugman, Paul and Venables, Anthony J.},
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658+ author = {Glaeser, Edward L. and Kallal, Hedi D. and Scheinkman, José A. and Shleifer, Andrei},
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669+ author = {Goldfarb, Avi and Prince, Jeff},
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680+ author = {Goldfarb, Avi and Tucker, Catherine},
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690+@article{goldmanis2010,
691+ author = {Goldmanis, Maris and Hortaçsu, Ali and Syverson, Chad and Emre, Önsel},
692+ title = {{E-Commerce} and the Market Structure of Retail Industries},
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699+}
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701+@article{gorodnichenko2017,
702+ author = {Gorodnichenko, Yuriy and Talavera, Oleksandr},
703+ title = {Price Setting in Online Markets: Basic Facts, International Comparisons, and {Cross-Border} Integration},
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712+@article{gorodnichenko2018,
713+ author = {Gorodnichenko, Yuriy and Sheremirov, Viacheslav and Talavera, Oleksandr},
714+ title = {Price Setting in Online Markets: Does {IT} Click?},
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719+ pages = {1764--1811},
720+ doi = {10.1093/jeea/jvx050}
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723+@article{groves2006,
724+ author = {Groves, Robert M.},
725+ title = {Nonresponse Rates and Nonresponse Bias in Household Surveys},
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734+@article{haight2014,
735+ author = {Haight, Michael and Quan-Haase, Anabel and Corbett, Bradley A},
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737+ year = {2014},
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741+ pages = {503--519},
742+ doi = {10.1080/1369118x.2014.891633}
743+}
744+
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746+ author = {Haller, Stefanie A. and Lyons, Seán},
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1195+}
1196+
1197+@article{polese2006,
1198+ author = {Polèse, Mario and Shearmur, Richard},
1199+ title = {Why some regions will decline: A Canadian case study with thoughts on local development strategies},
1200+ year = {2006},
1201+ journal = {Papers in Regional Science},
1202+ volume = {85},
1203+ number = {1},
1204+ pages = {23--46},
1205+ doi = {10.1111/j.1435-5957.2006.00024.x}
1206+}
1207+
1208+@techreport{produitsqc,
1209+ author = {{Les Produits du Québec}},
1210+ title = {Processus de vérification --- marques de certification Produit du Québec, Fabriqué au Québec, Conçu au Québec},
1211+ year = {n.d.},
1212+ institution = {Les Produits du Québec},
1213+ url = {https://lesproduitsduquebec.com/processus-de-verification},
1214+ note = {Accessed 2026-11-01}
1215+}
1216+
1217+@article{quan2018,
1218+ author = {Quan, Thomas W. and Williams, Kevin R.},
1219+ title = {Product variety, across-market demand heterogeneity, and the value of online retail},
1220+ year = {2018},
1221+ journal = {The RAND Journal of Economics},
1222+ volume = {49},
1223+ number = {4},
1224+ pages = {877--913},
1225+ doi = {10.1111/1756-2171.12255}
1226+}
1227+
1228+@techreport{quebec_aliments,
1229+ author = {{Gouvernement du Québec}},
1230+ title = {Reconnaître les aliments québécois},
1231+ year = {n.d.},
1232+ institution = {Gouvernement du Québec, Québec},
1233+ url = {https://www.quebec.ca/agriculture-environnement-et-ressources-naturelles/agriculture/achat-local-tourisme-gourmand/reconnaitre-les-aliments-quebecois},
1234+ note = {Accessed 2026-11-01}
1235+}
1236+
1237+@techreport{quebec_regions,
1238+ author = {{Gouvernement du Québec}},
1239+ title = {Portraits des régions administratives},
1240+ year = {n.d.},
1241+ institution = {Gouvernement du Québec, Québec},
1242+ url = {https://www.quebec.ca/gouvernement/portrait-quebec/geographie-territoire/regions-administratives},
1243+ note = {Accessed 2026-11-01}
1244+}
1245+
1246+@article{rao2021,
1247+ author = {Rao, J. N. K.},
1248+ title = {On Making Valid Inferences by Integrating Data from Surveys and Other Sources},
1249+ year = {2020},
1250+ journal = {Sankhya B},
1251+ volume = {83},
1252+ number = {1},
1253+ pages = {242--272},
1254+ doi = {10.1007/s13571-020-00227-w}
1255+}
1256+
1257+@article{rigby2015,
1258+ author = {Rigby, David L.},
1259+ title = {Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of {US} Cities from Patent Classes},
1260+ year = {2013},
1261+ journal = {Regional Studies},
1262+ volume = {49},
1263+ number = {11},
1264+ pages = {1922--1937},
1265+ doi = {10.1080/00343404.2013.854878}
1266+}
1267+
1268+@article{rosen1974,
1269+ author = {Rosen, Sherwin},
1270+ title = {Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition},
1271+ year = {1974},
1272+ journal = {Journal of Political Economy},
1273+ volume = {82},
1274+ number = {1},
1275+ pages = {34--55},
1276+ doi = {10.1086/260169}
1277+}
1278+
1279+@article{rosenthal2001,
1280+ author = {Rosenthal, Stuart S. and Strange, William C.},
1281+ title = {The Determinants of Agglomeration},
1282+ year = {2001},
1283+ journal = {Journal of Urban Economics},
1284+ volume = {50},
1285+ number = {2},
1286+ pages = {191--229},
1287+ doi = {10.1006/juec.2001.2230}
1288+}
1289+
1290+@incollection{rosenthal2004,
1291+ author = {Rosenthal, Stuart S. and Strange, William C.},
1292+ title = {Chapter 49 Evidence on the nature and sources of agglomeration economies},
1293+ year = {2004},
1294+ booktitle = {Handbook of Regional and Urban Economics Cities and Geography},
1295+ publisher = {Elsevier},
1296+ pages = {2119--2171},
1297+ doi = {10.1016/s1574-0080(04)80006-3}
1298+}
1299+
1300+@article{saracco2015,
1301+ author = {Saracco, Fabio and Di Clemente, Riccardo and Gabrielli, Andrea and Squartini, Tiziano},
1302+ title = {Randomizing bipartite networks: the case of the World Trade Web},
1303+ year = {2015},
1304+ journal = {Scientific Reports},
1305+ volume = {5},
1306+ number = {1},
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1309+
1310+@article{sciarra2020,
1311+ author = {Sciarra, Carla and Chiarotti, Guido and Ridolfi, Luca and Laio, Francesco},
1312+ title = {Reconciling contrasting views on economic complexity},
1313+ year = {2020},
1314+ journal = {Nature Communications},
1315+ volume = {11},
1316+ number = {1},
1317+ doi = {10.1038/s41467-020-16992-1}
1318+}
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1320+@article{servedio2018,
1321+ author = {Servedio, Vito D. P. and Buttà, Paolo and Mazzilli, Dario and Tacchella, Andrea and Pietronero, Luciano},
1322+ title = {A New and Stable Estimation Method of Country Economic Fitness and Product Complexity},
1323+ year = {2018},
1324+ journal = {Entropy},
1325+ volume = {20},
1326+ number = {10},
1327+ pages = {783},
1328+ doi = {10.3390/e20100783}
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1330+
1331+@article{shearmur2007,
1332+ author = {Shearmur, Richard and Polèse, Mario},
1333+ title = {Do Local Factors Explain Local Employment Growth? Evidence from {Canada}, 1971--2001},
1334+ year = {2007},
1335+ journal = {Regional Studies},
1336+ volume = {41},
1337+ number = {4},
1338+ pages = {453--471},
1339+ doi = {10.1080/00343400600928269}
1340+}
1341+
1342+@article{shearmur2008,
1343+ author = {Shearmur, Richard and Doloreux, David},
1344+ title = {Urban Hierarchy or Local Buzz? {High-Order} Producer Service and (or) {Knowledge-Intensive} Business Service Location in {Canada}, 1991-2001},
1345+ year = {2008},
1346+ journal = {The Professional Geographer},
1347+ volume = {60},
1348+ number = {3},
1349+ pages = {333--355},
1350+ doi = {10.1080/00330120801985661}
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1352+
1353+@article{sinai2004,
1354+ author = {Sinai, Todd and Waldfogel, Joel},
1355+ title = {Geography and the {Internet}: is the {Internet} a substitute or a complement for cities?},
1356+ year = {2004},
1357+ journal = {Journal of Urban Economics},
1358+ volume = {56},
1359+ number = {1},
1360+ pages = {1--24},
1361+ doi = {10.1016/j.jue.2004.04.001}
1362+}
1363+
1364+@techreport{statcan2023cius,
1365+ author = {{Statistics Canada}},
1366+ title = {Canadian {Internet} Use Survey, 2022},
1367+ year = {2023},
1368+ institution = {The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2023-07-20)},
1369+ url = {https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/230720/dq230720b-eng.htm},
1370+ note = {Accessed 2026-11-01}
1371+}
1372+
1373+@techreport{statcan2026cbc,
1374+ author = {{Statistics Canada}},
1375+ title = {Canadian business counts, December 2025},
1376+ year = {2026},
1377+ institution = {The Daily, Statistics Canada, Ottawa (released 2026-02-13)},
1378+ url = {https://www150.statcan.gc.ca/n1/daily-quotidien/260213/dq260213c-eng.htm},
1379+ note = {Accessed 2026-11-01}
1380+}
1381+
1382+@techreport{statcan_br,
1383+ author = {{Statistics Canada}},
1384+ title = {Business Register {(BR}) --- Integrated Metadata Base, record number 1105},
1385+ year = {n.d.},
1386+ institution = {Statistics Canada, Ottawa},
1387+ url = {https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=1105},
1388+ note = {Accessed 2026-11-01}
1389+}
1390+
1391+@techreport{statcan_brdef,
1392+ author = {{Statistics Canada}},
1393+ title = {Definitions and Concepts used in the Business Register (Business Register, record number 1105)},
1394+ year = {n.d.},
1395+ institution = {Statistics Canada, Ottawa},
1396+ url = {https://www.statcan.gc.ca/en/statistical-programs/document/1105_D16_T9_V1},
1397+ note = {Accessed 2026-11-01}
1398+}
1399+
1400+@techreport{statcan_cius,
1401+ author = {{Statistics Canada}},
1402+ title = {Canadian {Internet} Use Survey {(CIUS}) --- Integrated Metadata Base, record number 4432},
1403+ year = {n.d.},
1404+ institution = {Statistics Canada, Ottawa},
1405+ url = {https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=4432},
1406+ note = {Accessed 2026-11-01}
1407+}
1408+
1409+@techreport{statcan_sdtiu,
1410+ author = {{Statistics Canada}},
1411+ title = {Survey of Digital Technology and {Internet} Use {(SDTIU}) --- Integrated Metadata Base, record number 4225},
1412+ year = {n.d.},
1413+ institution = {Statistics Canada, Ottawa},
1414+ url = {https://www23.statcan.gc.ca/imdb/p2SV.pl?Function=getSurvey&SDDS=4225},
1415+ note = {Accessed 2026-11-01}
1416+}
1417+
1418+@article{tacchella2012,
1419+ author = {Tacchella, Andrea and Cristelli, Matthieu and Caldarelli, Guido and Gabrielli, Andrea and Pietronero, Luciano},
1420+ title = {A New Metrics for Countries' Fitness and Products' Complexity},
1421+ year = {2012},
1422+ journal = {Scientific Reports},
1423+ volume = {2},
1424+ number = {1},
1425+ doi = {10.1038/srep00723}
1426+}
1427+
1428+@article{tan2017,
1429+ author = {Tan, Tom Fangyun and Netessine, Serguei and Hitt, Lorin},
1430+ title = {Is Tom Cruise Threatened? An Empirical Study of the Impact of Product Variety on Demand Concentration},
1431+ year = {2017},
1432+ journal = {Information Systems Research},
1433+ volume = {28},
1434+ number = {3},
1435+ pages = {643--660},
1436+ doi = {10.1287/isre.2017.0712}
1437+}
1438+
1439+@article{waldfogel2017,
1440+ author = {Waldfogel, Joel},
1441+ title = {How Digitization Has Created a Golden Age of Music, Movies, Books, and Television},
1442+ year = {2017},
1443+ journal = {Journal of Economic Perspectives},
1444+ volume = {31},
1445+ number = {3},
1446+ pages = {195--214},
1447+ doi = {10.1257/jep.31.3.195}
1448+}
1449+
1450+@article{whitacre2014,
1451+ author = {Whitacre, Brian and Gallardo, Roberto and Strover, Sharon},
1452+ title = {Broadband׳s contribution to economic growth in rural areas: Moving towards a causal relationship},
1453+ year = {2014},
1454+ journal = {Telecommunications Policy},
1455+ volume = {38},
1456+ number = {11},
1457+ pages = {1011--1023},
1458+ doi = {10.1016/j.telpol.2014.05.005}
1459+}
1460+
1461+@article{youn2016,
1462+ author = {Youn, Hyejin and Bettencourt, Luís M. A. and Lobo, José and Strumsky, Deborah and Samaniego, Horacio and West, Geoffrey B.},
1463+ title = {Scaling and universality in urban economic diversification},
1464+ year = {2016},
1465+ journal = {Journal of The Royal Society Interface},
1466+ volume = {13},
1467+ number = {114},
1468+ pages = {20150937},
1469+ doi = {10.1098/rsif.2015.0937}
1470+}
1471+
1472+@article{yu2009,
1473+ author = {Yu, Run and Cai, Junning and Leung, PingSun},
1474+ title = {The normalized revealed comparative advantage index},
1475+ year = {2008},
1476+ journal = {The Annals of Regional Science},
1477+ volume = {43},
1478+ number = {1},
1479+ pages = {267--282},
1480+ doi = {10.1007/s00168-008-0213-3}
1481+}
1482+
1483+@article{zentner2013,
1484+ author = {Zentner, Alejandro and Smith, Michael and Kaya, Cuneyd},
1485+ title = {How Video Rental Patterns Change as Consumers Move Online},
1486+ year = {2013},
1487+ journal = {Management Science},
1488+ volume = {59},
1489+ number = {11},
1490+ pages = {2622--2634},
1491+ doi = {10.1287/mnsc.2013.1731}
1492+}
1493+
1494+@article{zhu2018,
1495+ author = {Zhu, Feng and Liu, Qihong},
1496+ title = {Competing with complementors: An empirical look at Amazon.com},
1497+ year = {2018},
1498+ journal = {Strategic Management Journal},
1499+ volume = {39},
1500+ number = {10},
1501+ pages = {2618--2642},
1502+ doi = {10.1002/smj.2932}
61 } 1503 }
added src/features/diversity.py +50 −0
@@ -0,0 +1,50 @@
1+"""Diversity and concentration by region (S_R): normalised Shannon entropy (schemes L and M), effective number of categories,
2+HHI of category shares, rarefied entropy at m = 15 stores (2 000 draws), store-bootstrap 95 % CIs. Output data/processed/diversity_region.csv"""
3+from __future__ import annotations
4+import json
5+import numpy as np, pandas as pd
6+from src.common import ROOT, SEED, get_logger, ledger, register_output, write_json
7+
8+log = get_logger("features.diversity")
9+PROC = ROOT / "data" / "processed"
10+M_RAREFY, NB = 15, 2000
11+
12+
13+def entropy(shares):
14+ s = shares[shares > 0]; return float(-(s * np.log(s)).sum())
15+
16+
17+def region_stats(d, scheme):
18+ w = d.n.astype(float) if scheme == "L" else d.n / d.groupby("store_id").n.transform("sum")
19+ t = w.groupby(d.category).sum(); p = (t / t.sum()).values; K = len(p)
20+ H = entropy(p); return {"H": H, "H_norm": H / np.log(20), "eff_cat": float(np.exp(H)), "hhi": float((p ** 2).sum()), "n_cat": int((p > 0).sum())}
21+
22+
23+def main():
24+ rng = np.random.default_rng(SEED)
25+ sc = pd.read_parquet(PROC / "store_category.parquet"); d = sc[sc.region_final != "Inconnue"]
26+ rows = []
27+ for r, g in d.groupby("region_final"):
28+ stores = g.store_id.unique(); ns = len(stores); groups = {s: h for s, h in g.groupby("store_id")}
29+ rec = {"region": r, "n_stores": ns, "n_listings": int(g.n.sum())}
30+ for scheme in ("L", "M"):
31+ st = region_stats(g, scheme); rec.update({f"{k}_{scheme}": v for k, v in st.items()})
32+ boots = np.array([region_stats(pd.concat([groups[s] for s in rng.choice(stores, ns, replace=True)]), scheme)["H_norm"] for _ in range(500)])
33+ rec[f"H_norm_{scheme}_lo"], rec[f"H_norm_{scheme}_hi"] = float(np.percentile(boots, 2.5)), float(np.percentile(boots, 97.5))
34+ if ns >= M_RAREFY:
35+ rar = np.array([region_stats(pd.concat([groups[s] for s in rng.choice(stores, M_RAREFY, replace=False)]), "M")["H_norm"] for _ in range(NB)])
36+ rec["H_rarefied15"], rec["H_rarefied15_lo"], rec["H_rarefied15_hi"] = float(rar.mean()), float(np.percentile(rar, 2.5)), float(np.percentile(rar, 97.5))
37+ else:
38+ rec["H_rarefied15"] = rec["H_rarefied15_lo"] = rec["H_rarefied15_hi"] = np.nan
39+ rows.append(rec)
40+ out = pd.DataFrame(rows).sort_values("H_rarefied15", ascending=False)
41+ out.to_csv(PROC / "diversity_region.csv", index=False); register_output(PROC / "diversity_region.csv", "diversity")
42+ # Quebec-wide reference and store-level diversity distribution
43+ allq = region_stats(d, "M"); store_cats = sc.groupby("store_id").category.nunique()
44+ summ = {"quebec_H_norm_M": round(allq["H_norm"], 4), "quebec_eff_cat_M": round(allq["eff_cat"], 3), "regions_rarefied": int(out.H_rarefied15.notna().sum()),
45+ "store_n_categories_dist": store_cats.value_counts().sort_index().to_dict(), "range_H_rarefied15": [round(float(out.H_rarefied15.min()), 3), round(float(out.H_rarefied15.max()), 3)]}
46+ write_json(summ, ROOT / "experiments" / "diversity.json", "diversity"); ledger("features.diversity", **summ); log.info(json.dumps(summ))
47+
48+
49+if __name__ == "__main__":
50+ main()
added src/features/region_category.py +58 −0
@@ -0,0 +1,58 @@
1+"""Phase 4 features — region × category count matrices under the three weighting schemes and the sample variants.
2+
3+Outputs data/processed/rc_counts.parquet (long format): sample ∈ {S_R, S_R0, S_A}, scheme ∈ {L, M, T}, region, category, n
4+plus store-level table data/processed/store_panel.parquet used by every model (one row per store in S_A with region, weights, size).
5+"""
6+from __future__ import annotations
7+import json
8+import numpy as np, pandas as pd
9+from src.common import ROOT, P, REGIONS, get_logger, ledger, register_output, write_json
10+
11+log = get_logger("features.rc")
12+PROC = ROOT / "data" / "processed"
13+
14+
15+def store_category_table():
16+ li = pd.read_parquet(P["interim"] / "listings_clean.parquet")
17+ sm = pd.read_parquet(P["interim"] / "stores_master.parquet")
18+ a = li[li.f_analysis_assort]
19+ sc = a.groupby(["store_id", "category"]).size().rename("n").reset_index()
20+ sc = sc.merge(sm[["id", "region_final", "region_source", "n_listings", "platform", "store_kind", "certified", "first_source", "origin_class"]], left_on="store_id", right_on="id").drop(columns="id")
21+ return sc, sm
22+
23+
24+def build(sc: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
25+ rows = []
26+ sizes = sc.groupby("store_id").n.sum()
27+ cut = sizes.quantile(0.99)
28+ for sample, mask in (("S_R", sc.region_final != "Inconnue"), ("S_R0", sc.region_source == "db"), ("S_A", pd.Series(True, index=sc.index))):
29+ d = sc[mask].copy()
30+ d["w_L"] = d.n.astype(float)
31+ d["w_M"] = d.n / d.store_id.map(sizes)
32+ d["w_T"] = np.where(d.store_id.map(sizes) > cut, 0.0, d.n.astype(float))
33+ for scheme in ("L", "M", "T"):
34+ g = d.groupby(["region_final", "category"])[f"w_{scheme}"].sum().reset_index()
35+ g.columns = ["region", "category", "n"]; g["sample"] = sample; g["scheme"] = scheme
36+ rows.append(g)
37+ out = pd.concat(rows, ignore_index=True)
38+ return out
39+
40+
41+def main():
42+ sc, sm = store_category_table()
43+ rc = build(sc)
44+ rc.to_parquet(PROC / "rc_counts.parquet", index=False); register_output(PROC / "rc_counts.parquet", "features.rc")
45+ sc.to_parquet(PROC / "store_category.parquet", index=False); register_output(PROC / "store_category.parquet", "features.rc")
46+ sp = sm[["id", "region_final", "region_source", "region_conflict", "n_listings", "n_categories", "platform", "store_kind", "certified", "cert_adq", "cert_lpq",
47+ "first_source", "origin_class", "median_price", "main_category", "lat", "lng"]].copy()
48+ sp = sp[sp.n_listings > 0]
49+ sp.to_parquet(PROC / "store_panel.parquet", index=False); register_output(PROC / "store_panel.parquet", "features.rc")
50+ summ = {"stores_S_A": int(sp.shape[0]), "stores_S_R": int((sp.region_final != "Inconnue").sum()), "stores_S_R0": int((sp.region_source == "db").sum()),
51+ "listings_S_R": int(rc.query("sample=='S_R' and scheme=='L'").n.sum()), "listings_S_A": int(rc.query("sample=='S_A' and scheme=='L'").n.sum()),
52+ "top1pct_cut": float(sc.groupby('store_id').n.sum().quantile(0.99)),
53+ "stores_by_region_S_R": sp[sp.region_final != "Inconnue"].region_final.value_counts().to_dict()}
54+ write_json(summ, ROOT / "experiments" / "features_rc.json", "features.rc"); ledger("features.region_category", **summ); log.info(json.dumps(summ, ensure_ascii=False))
55+
56+
57+if __name__ == "__main__":
58+ main()
added src/ingest/external.py +918 −0
@@ -0,0 +1,918 @@
1+#!/usr/bin/env python
2+"""
3+WP38 - External regional covariates for the 17 Quebec administrative regions.
4+
5+Re-downloads (idempotently, with SHA-256 checksums) every authoritative public
6+source listed in SOURCES, derives the geography products, and rebuilds
7+
8+ data/external/regions_external.csv (one row per region, tidy)
9+ data/external/manifest.json (one entry per file: url, sha256, vintage, licence, notes)
10+ data/external/geo/*.gpkg (MERN admin regions, StatCan 2021 ER / FSA for Quebec)
11+ data/external/fsa_to_region_2021.csv (FSA -> region assignment, centroid + dominant-area)
12+ data/external/cd_to_region_concordance_2021.csv
13+ data/external/ra_er_overlap_2021.csv (does StatCan ER == Quebec RA ? measured, not assumed)
14+ data/external/access_log.json (HTTP status of blocked / alternative endpoints)
15+
16+Rules (CLAUDE.md rule 1): nothing is typed in by hand. Every number in the CSV
17+is parsed from a downloaded file whose checksum is in the manifest. Cells that
18+could not be obtained stay EMPTY (never 0).
19+
20+Usage
21+-----
22+ .venv/bin/python src/ingest/external.py # download what is missing, rebuild everything
23+ .venv/bin/python src/ingest/external.py --refresh # force re-download of every source
24+ .venv/bin/python src/ingest/external.py --no-geo # skip the (slow) StatCan REST geometry pulls
25+ .venv/bin/python src/ingest/external.py --strict # fail if a re-downloaded file's sha256 changed
26+
27+Only official hosts are contacted: statistique.quebec.ca (ISQ), www150.statcan.gc.ca
28+(StatCan WDS), geo.statcan.gc.ca (StatCan boundary REST service), www12.statcan.gc.ca
29+(probe only - returns 403 to non-browser clients), diffusion.mern.gouv.qc.ca (MRNF,
30+via donneesquebec.ca catalogue), transformation-numerique.ulaval.ca (ATN / NETendances).
31+"""
32+from __future__ import annotations
33+
34+import argparse
35+import csv
36+import hashlib
37+import io
38+import json
39+import re
40+import sys
41+import time
42+import unicodedata
43+import zipfile
44+from datetime import datetime, timezone
45+from pathlib import Path
46+
47+import pandas as pd
48+import requests
49+
50+PROJECT = Path(__file__).resolve().parents[2]
51+EXT = PROJECT / "data" / "external"
52+DL = EXT / "dl"
53+GEO = EXT / "geo"
54+MANIFEST = EXT / "manifest.json"
55+ACCESS_LOG = EXT / "access_log.json"
56+OUT_CSV = EXT / "regions_external.csv"
57+
58+UA = ("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14_0) AppleWebKit/537.36 "
59+ "(KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 WP38-UQO-research/1.0")
60+SESSION = requests.Session()
61+SESSION.headers.update({"User-Agent": UA})
62+
63+# --------------------------------------------------------------------------------------
64+# The 17 administrative regions (official codes and spellings; en-dash in 02 and 11)
65+# --------------------------------------------------------------------------------------
66+REGIONS = [
67+ ("01", "Bas-Saint-Laurent"), ("02", "Saguenay–Lac-Saint-Jean"), ("03", "Capitale-Nationale"),
68+ ("04", "Mauricie"), ("05", "Estrie"), ("06", "Montréal"), ("07", "Outaouais"),
69+ ("08", "Abitibi-Témiscamingue"), ("09", "Côte-Nord"), ("10", "Nord-du-Québec"),
70+ ("11", "Gaspésie–Îles-de-la-Madeleine"), ("12", "Chaudière-Appalaches"), ("13", "Laval"),
71+ ("14", "Lanaudière"), ("15", "Laurentides"), ("16", "Montérégie"), ("17", "Centre-du-Québec"),
72+]
73+CODE_BY_NAME = {}
74+
75+
76+def norm(s: str) -> str:
77+ """Accent/dash/space-insensitive key used to match region names across sources."""
78+ s = str(s)
79+ s = s.replace("\n", " ")
80+ s = unicodedata.normalize("NFKD", s).encode("ascii", "ignore").decode()
81+ s = re.sub(r"[–—\-]+", "-", s) # en/em dash and double hyphen -> '-'
82+ s = re.sub(r"\s+", " ", s).strip().lower()
83+ s = re.sub(r"\s*\(\d+\)\s*$", "", s) # trailing "(01)"
84+ s = re.sub(r"[\d,]+$", "", s) # ISQ footnote digits "Estrie2,3"
85+ s = s.replace(", quebec", "")
86+ s = s.replace(" ", "")
87+ return s
88+
89+
90+for _c, _n in REGIONS:
91+ CODE_BY_NAME[norm(_n)] = _c
92+# StatCan spellings (double hyphen) and ISQ footnoted variants map through norm() already.
93+
94+# --------------------------------------------------------------------------------------
95+# Sources
96+# --------------------------------------------------------------------------------------
97+LIC_ISQ = ("ISQ - Licence d'utilisation des produits de l'Institut (reproduction permitted with "
98+ "attribution; see https://statistique.quebec.ca/fr/institut/politique-de-confidentialite "
99+ "and the 'Conditions d'utilisation' page)")
100+LIC_STATCAN = "Statistics Canada Open Licence (https://www.statcan.gc.ca/en/reference/licence)"
101+LIC_MERN = "Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY 4.0), as stated on donneesquebec.ca dataset page"
102+LIC_ATN = "Copyright Académie de la transformation numérique (Université Laval); report PDF kept for citation only"
103+
104+SOURCES = {
105+ # ---------------- ISQ ----------------
106+ "isq_pop": dict(
107+ file="isq_population_ra_1986_2025_fichier_complet_3595.xlsx",
108+ url="https://statistique.quebec.ca/docs-ken/multimedia/Fichier_complet_3595.xlsx",
109+ source_name="ISQ - Estimations de la population et indicateurs d'accroissement des régions administratives, "
110+ "Québec, 1er juillet 1986 à 2025 (tableau no 3595, 'Fichier complet')",
111+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/produit/tableau/estimations-population-regions-administratives",
112+ licence=LIC_ISQ,
113+ vintage="1 July 2025 (provisional, 'p'); 2022-2024 revised; ISQ update 14 Jan 2026; RA boundaries as of 1 July 2025",
114+ notes="Source of the ISQ table: Statistics Canada, Annual Demographic Estimates (subprovincial areas, January 2026), "
115+ "adapted by ISQ. Estrie/Montérégie reflect the 28 July 2021 boundary change (MRC La Haute-Yamaska and "
116+ "Brome-Missisquoi moved from Montérégie to Estrie); Estrie/Chaudière-Appalaches reflect the 1 Jan 2024 "
117+ "Courcelles merger.",
118+ ),
119+ "isq_biz_ind": dict(
120+ file="isq_entreprises_actives_ra_industrie_dec2025.xlsx",
121+ url="https://statistique.quebec.ca/fr/fichier/entreprises-actives-regions-adminsitratives-industrie-decembre-2025-donnees-semstrielles.xlsx",
122+ source_name="ISQ - Nombre d'entreprises actives (avec employés) dans les régions administratives du Québec selon "
123+ "l'industrie (SCIAN 2-4 chiffres), décembre 2025 (données semestrielles)",
124+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/document/nombre-entreprises-actives-quebec",
125+ licence=LIC_ISQ,
126+ vintage="December 2025 (Business Register snapshot); ISQ compilation of StatCan table 33-10-1097-01, data captured 2 March 2026",
127+ notes="Unit = business 'statistical locations' WITH EMPLOYEES only (employer locations). Locations without "
128+ "employees are published by ISQ at the province level only. ISQ aggregates StatCan census-subdivision "
129+ "counts (33-10-1097-01) to administrative regions; 703 employer locations are 'non classifiées par "
130+ "municipalité' and are excluded from the regional totals.",
131+ ),
132+ "isq_biz_size": dict(
133+ file="isq_entreprises_actives_ra_municipalites_dec2025.xlsx",
134+ url="https://statistique.quebec.ca/fr/fichier/entreprises-actives-regions-administratives-municipalites-decembre-2025-donnees-semestrielles.xlsx",
135+ source_name="ISQ - Nombre d'entreprises avec employés par région administrative et par tranche d'effectif, "
136+ "ensemble des industries, décembre 2025",
137+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/document/nombre-entreprises-actives-quebec",
138+ licence=LIC_ISQ,
139+ vintage="December 2025",
140+ notes="Same universe as isq_biz_ind (employer locations); used as cross-check of regional totals and for the "
141+ "employment-size distribution.",
142+ ),
143+ "isq_income": dict(
144+ file="isq_revenu_disponible_ra_tableau_3962.csv",
145+ url="https://statistique.quebec.ca/pls/ken/ken411_data_explt_v2.p_retrn_data",
146+ params={"p_id_tabl": "3962",
147+ "p_champs": "co_tertr,tertr,de_codfc_refrn,mesr,titre_23,perd_23,titre_22,perd_22,titre_21,perd_21,"
148+ "titre_20,perd_20,titre_19,perd_19,titre_18,perd_18,titre_17,perd_17,titre_16,perd_16,"
149+ "perd_17_sign,titre_15,perd_15,titre_14,perd_14,titre_13,perd_13,titre_12,perd_12,titre_11,"
150+ "perd_11,titre_10,perd_10,titre_9,perd_9,titre_8,perd_8,titre_7,perd_7,titre_6,perd_6,"
151+ "titre_5,perd_5,titre_4,perd_4,titre_3,perd_3,titre_2,perd_2,titre_1,perd_1",
152+ "p_tri": "tri_tertr asc,tri_codfc asc"},
153+ source_name="ISQ - Revenu disponible et ses composantes, régions administratives et ensemble du Québec, "
154+ "2002-2024 (tableau dynamique no 3962; data endpoint used by the ISQ web table)",
155+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/document/revenu-disponible/tableau/revenu-disponible-et-composantes-regions-administratives-et-ensemble-du-quebec",
156+ licence=LIC_ISQ,
157+ vintage="2024 provisional ('p'); 2022-2023 revised; ISQ release 1 June 2026",
158+ notes="Disposable income = household-sector aggregate of the System of National Accounts (ISQ regional "
159+ "economic accounts), per capita in current dollars ('$/hab'). Not comparable with MFQ tax statistics.",
160+ ),
161+ "isq_gdp": dict(
162+ file="isq_pib_regional_ensemble_ra.xlsx",
163+ url="https://statistique.quebec.ca/docs-ken/multimedia/pib-regional-ensemble-ra.xlsx",
164+ source_name="ISQ - Produit intérieur brut aux prix de base par industrie, régions administratives, Québec "
165+ "(tableau no 2299, 'Fichier complet RA')",
166+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/produit/tableau/produit-interieur-brut-aux-prix-de-base-par-industrie-regions-administratives-du-quebec",
167+ licence=LIC_ISQ,
168+ vintage="2024 estimated ('e'); 2023 estimated-revised ('er'); 2011-2022 revised; ISQ update 15 Sep 2026",
169+ notes="GDP at basic prices, thousands of current dollars, by industry (NAICS). Provincial totals from "
170+ "StatCan 36-10-0487-01 (Nov 2025) for 2011-2022; 'X' = confidential (suppressed) cells left empty.",
171+ ),
172+ "isq_eqami2016": dict(
173+ file="isq_eqami_2016_ensemble_resultats.xlsx",
174+ url="https://statistique.quebec.ca/fr/fichier/xls-ensemble-des-resultats-de-lenquete-quebecoise-sur-lacces-des-menages-a-internet-2016.xlsx",
175+ source_name="ISQ - Enquête québécoise sur l'accès des ménages à Internet (EQAMI) 2016, ensemble des résultats",
176+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/document/acces-a-internet",
177+ licence=LIC_ISQ,
178+ vintage="2016 (and 2012 comparisons)",
179+ notes="Checked: 2016 tables are broken down by income quartile, children, education and RMR / hors RMR only; "
180+ "NO administrative-region breakdown in 2016. Kept as evidence of that limitation.",
181+ ),
182+ "isq_eqami2012_ra": dict(
183+ file="isq_eqami_menages_branches_situation_geographique_tableau_3532.csv",
184+ url="https://statistique.quebec.ca/pls/ken/ken411_data_explt_v2.p_retrn_data",
185+ params={"p_id_tabl": "3532",
186+ "p_champs": "co_tertr,de_codfc_refrn,an_2012,an_2012_sign,an_2016,an_2016_sign"},
187+ source_name="ISQ - Proportion des ménages branchés à Internet, selon la situation géographique "
188+ "(régions administratives et MRC), Québec, 2012 et 2016 (tableau dynamique no 3532)",
189+ page="https://statistique.quebec.ca/fr/document/acces-a-internet/tableau/proportion-des-menages-branches-a-internet-selon-la-situation-geographique-quebec-2012-et-2016",
190+ licence=LIC_ISQ,
191+ vintage="2012 (regional values); 2016 column is '..' (not available) at RA/MRC level",
192+ notes="Only regional (RA-level) household Internet-access source found. Côte-Nord and Nord-du-Québec are "
193+ "published combined ('09-10'). Quality code 'A' = excellent.",
194+ ),
195+ # ---------------- Statistics Canada (WDS full-table CSV) ----------------
196+ "sc_98100009": dict(
197+ file="statcan_98100009-eng.zip",
198+ url="https://www150.statcan.gc.ca/n1/tbl/csv/98100009-eng.zip",
199+ source_name="Statistics Canada, Table 98-10-0009-01 Population and dwelling counts: Canada, provinces and "
200+ "territories, and economic regions (Census 2021)",
201+ page="https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=9810000901",
202+ licence=LIC_STATCAN,
203+ vintage="Census 2021 (released 9 Feb 2022); 2021 Census economic-region boundaries",
204+ notes="Land area (km2) and population density by economic region. CAUTION: 2021 ER boundaries for Estrie "
205+ "(2430) and Montérégie (2435) predate the 28 July 2021 RA boundary change (see README).",
206+ ),
207+ "sc_14100464": dict(
208+ file="statcan_14100464-eng.zip",
209+ url="https://www150.statcan.gc.ca/n1/tbl/csv/14100464-eng.zip",
210+ source_name="Statistics Canada, Table 14-10-0464-01 Labour force characteristics by province, territory and "
211+ "economic region, annual",
212+ page="https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=1410046401",
213+ licence=LIC_STATCAN,
214+ vintage="2025 annual averages (released 9 Jan 2026)",
215+ notes="Labour Force Survey; persons in thousands; population 15+. Côte-Nord and Nord-du-Québec are a single "
216+ "LFS economic region ('Côte-Nord and Nord-du-Québec').",
217+ ),
218+ "sc_14100466": dict(
219+ file="statcan_14100466-eng.zip",
220+ url="https://www150.statcan.gc.ca/n1/tbl/csv/14100466-eng.zip",
221+ source_name="Statistics Canada, Table 14-10-0466-01 Employment characteristics by economic region, annual",
222+ page="https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=1410046601",
223+ licence=LIC_STATCAN,
224+ vintage="2025 annual averages (released 9 Jan 2026)",
225+ notes="LFS employment by industry (NAICS sectors); manufacturing and 'wholesale and retail trade' extracted. "
226+ "Retail alone (44-45) is not separated from wholesale (41) in this table.",
227+ ),
228+ "sc_22100134": dict(
229+ file="statcan_22100134-eng.zip",
230+ url="https://www150.statcan.gc.ca/n1/tbl/csv/22100134-eng.zip",
231+ source_name="Statistics Canada, Table 22-10-0134-01 Access to the Internet at home by geography (CIUS 2022)",
232+ page="https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=2210013401",
233+ licence=LIC_STATCAN,
234+ vintage="2022",
235+ notes="Evidence that the Canadian Internet Use Survey is published only for province x (CMA/CA vs outside "
236+ "CMA/CA); no Quebec administrative-region breakdown. Not used for regional cells.",
237+ ),
238+ # ---------------- MRNF / Données Québec ----------------
239+ "mern_bdat": dict(
240+ file="mern_bdat_adm_100k_shp.zip",
241+ url="https://diffusion.mern.gouv.qc.ca/diffusion/RGQ/Vectoriel/Theme/Regional/SDA_100k/SHP/BDAT(adm)_SHP.zip",
242+ source_name="MRNF (Québec) - Découpages administratifs 1/100 000 (BDAT adm), Shapefile; catalogued on Données Québec",
243+ page="https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/decoupages-administratifs",
244+ licence=LIC_MERN,
245+ vintage="V2026-10 (file last modified 27 Oct 2026 on diffusion.mern.gouv.qc.ca; catalogue modified 2026-10-27)",
246+ notes="Layers regio_s (régions administratives, 21 polygons for 17 regions) and mrc_s (MRC) extracted to "
247+ "geo/qc_regions_admin_mern_bdat100k.gpkg; the 87 MB archive itself is deleted after extraction unless "
248+ "--keep-archives (its sha256 is recorded here). CRS EPSG:4269 (NAD83).",
249+ delete_after_extract=True,
250+ ),
251+ # ---------------- ATN (ex-CEFRIO) ----------------
252+ "atn_netendances": dict(
253+ file="atn_netendances_2023_commerce_electronique.pdf",
254+ url="https://transformation-numerique.ulaval.ca/wp-content/uploads/2024/04/netendances-2023-commerce-electronique.pdf",
255+ source_name="Académie de la transformation numérique (Université Laval), NETendances 2023 - Le commerce "
256+ "électronique au Québec",
257+ page="https://transformation-numerique.ulaval.ca/",
258+ licence=LIC_ATN,
259+ vintage="Collection January 2024 (edition 2023)",
260+ notes="Regional results are published for 5 grouped zones (RMR Montréal, RMR Québec, Est, Centre, Ouest du "
261+ "Québec), not for the 17 administrative regions. Not used for regional cells; kept for citation.",
262+ ),
263+}
264+
265+# StatCan WDS coordinate pulls (population estimates by ER, 2021 boundaries)
266+WDS_POP = dict(
267+ key="sc_17100150",
268+ file="statcan_17100150_quebec_er_total_population.json",
269+ product_id=17100150,
270+ members=list(range(21, 39)), # 21 = Quebec, 22..38 = the 17 Quebec ERs
271+ source_name="Statistics Canada, Table 17-10-0150-01 Population estimates, July 1, by economic region, 2021 boundaries",
272+ page="https://www150.statcan.gc.ca/t1/tbl1/en/tv.action?pid=1710015001",
273+ licence=LIC_STATCAN,
274+ vintage="1 July 2025 (released 14 Jan 2026); 2021 Census ER boundaries",
275+ notes="Pulled through the WDS endpoint getDataFromCubePidCoordAndLatestNPeriods (total gender, all ages, "
276+ "latest 5 periods). Same underlying estimates as the ISQ table, but on 2021 ER boundaries (Estrie / "
277+ "Montérégie differ from the ISQ RA figures for that reason).",
278+)
279+
280+# StatCan 2021 cartographic boundary files served by the official Esri REST service
281+REST_BASE = "https://geo.statcan.gc.ca/geo_wa/rest/services/2021/Cartographic_boundary_files/MapServer"
282+REST_LAYERS = {
283+ "er": dict(layer=2, fields="ERUID,DGUID,ERNAME,LANDAREA,PRUID", id_field="ERUID",
284+ gpkg="qc_er_2021_statcan_cbf.gpkg",
285+ source_name="Statistics Canada, 2021 Census Economic Region cartographic boundary file (ler_000b21a_e), "
286+ "Quebec subset via geo.statcan.gc.ca REST layer 2"),
287+ "cd": dict(layer=4, fields="CDUID,DGUID,CDNAME,CDTYPE,LANDAREA,PRUID", id_field="CDUID",
288+ gpkg=None, # polygons not kept (size); only representative points + concordance
289+ source_name="Statistics Canada, 2021 Census Division cartographic boundary file (lcd_000b21a_e), "
290+ "Quebec subset via geo.statcan.gc.ca REST layer 4"),
291+ "fsa": dict(layer=14, fields="CFSAUID,DGUID,PRUID,PRNAME,LANDAREA", id_field="CFSAUID",
292+ gpkg="qc_fsa_2021_statcan_cbf.gpkg",
293+ source_name="Statistics Canada, 2021 Census Forward Sortation Area cartographic boundary file "
294+ "(lfsa000b21a_e), Quebec subset via geo.statcan.gc.ca REST layer 14"),
295+}
296+WWW12_FSA_ZIP = ("https://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/2021/geo/sip-pis/boundary-limites/"
297+ "files-fichiers/lfsa000b21a_e.zip")
298+WWW12_ER_DEF = "https://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/2021/ref/dict/az/Definition-eng.cfm?ID=geo022"
299+SGC2016_INTRO = "https://www.statcan.gc.ca/en/subjects/standard/sgc/2016/introduction"
300+
301+
302+# --------------------------------------------------------------------------------------
303+# helpers
304+# --------------------------------------------------------------------------------------
305+def utcnow() -> str:
306+ return datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
307+
308+
309+def sha256_path(p: Path) -> str:
310+ h = hashlib.sha256()
311+ with open(p, "rb") as f:
312+ for chunk in iter(lambda: f.read(1 << 20), b""):
313+ h.update(chunk)
314+ return h.hexdigest()
315+
316+
317+def sha256_bytes(b: bytes) -> str:
318+ return hashlib.sha256(b).hexdigest()
319+
320+
321+def log(msg: str) -> None:
322+ print(f"[external] {msg}", flush=True)
323+
324+
325+def load_manifest() -> dict:
326+ if MANIFEST.exists():
327+ return json.loads(MANIFEST.read_text(encoding="utf-8"))
328+ return {"generated_utc": None, "files": []}
329+
330+
331+def http_get(url: str, params=None, timeout=300, retries=3) -> requests.Response:
332+ last = None
333+ for i in range(retries):
334+ try:
335+ r = SESSION.get(url, params=params, timeout=timeout)
336+ if r.status_code == 200:
337+ return r
338+ last = RuntimeError(f"HTTP {r.status_code} for {r.url}")
339+ except requests.RequestException as e: # noqa: PERF203
340+ last = e
341+ time.sleep(2 * (i + 1))
342+ raise last
343+
344+
345+class Manifest:
346+ def __init__(self, old: dict, strict: bool):
347+ self.old = {e["file"]: e for e in old.get("files", [])}
348+ self.entries: list[dict] = []
349+ self.strict = strict
350+ self.warnings: list[str] = []
351+
352+ def add(self, file: str, **kw) -> None:
353+ kw["file"] = file
354+ prev = self.old.get(file)
355+ if prev and "sha256" in kw and prev.get("sha256") and prev["sha256"] != kw["sha256"]:
356+ msg = f"sha256 changed for {file}: {prev['sha256'][:12]}... -> {kw['sha256'][:12]}..."
357+ self.warnings.append(msg)
358+ log("WARNING " + msg)
359+ kw["previous_sha256"] = prev["sha256"]
360+ kw["previous_retrieved_utc"] = prev.get("retrieved_utc")
361+ if self.strict:
362+ raise SystemExit("--strict: checksum mismatch, aborting")
363+ self.entries.append(kw)
364+
365+ def write(self, access_log: dict) -> None:
366+ out = {"generated_utc": utcnow(), "project": "UQO WP38", "note":
367+ "Every entry is a file in data/external (relative path). sha256 is of the file as stored. "
368+ "For GeoPackages the file hash changes on each rebuild (gpkg_contents.last_change timestamp), "
369+ "so content_sha256 (sorted feature ids + WKB) is the stable checksum.",
370+ "warnings": self.warnings, "files": self.entries}
371+ MANIFEST.write_text(json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
372+ ACCESS_LOG.write_text(json.dumps(access_log, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
373+
374+
375+def fetch_source(key: str, spec: dict, mf: Manifest, refresh: bool) -> Path:
376+ p = DL / spec["file"]
377+ retrieved = None
378+ if refresh or not p.exists():
379+ log(f"downloading {key}: {spec['url']}")
380+ r = http_get(spec["url"], params=spec.get("params"))
381+ p.write_bytes(r.content)
382+ retrieved = utcnow()
383+ else:
384+ prev = mf.old.get(f"dl/{spec['file']}", {})
385+ retrieved = prev.get("retrieved_utc") or datetime.fromtimestamp(p.stat().st_mtime, timezone.utc).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
386+ log(f"cached {key}: {p.name}")
387+ full_url = spec["url"] + ("?" + "&".join(f"{k}={requests.utils.quote(str(v))}" for k, v in spec["params"].items()) if spec.get("params") else "")
388+ mf.add(f"dl/{spec['file']}", source_name=spec["source_name"], url=full_url, landing_page=spec.get("page"),
389+ retrieved_utc=retrieved, licence=spec["licence"], vintage=spec["vintage"], notes=spec["notes"],
390+ sha256=sha256_path(p), bytes=p.stat().st_size)
391+ return p
392+
393+
394+# --------------------------------------------------------------------------------------
395+# parsers (each returns {region_code: value}) -- all values parsed, never typed
396+# --------------------------------------------------------------------------------------
397+def to_num(x):
398+ """ISQ/StatCan cell -> float or None. '..', 'X', 'x', 'F', '' -> None."""
399+ if x is None or (isinstance(x, float) and pd.isna(x)):
400+ return None
401+ if isinstance(x, (int, float)):
402+ return float(x)
403+ s = str(x).strip().replace(" ", "").replace(" ", "")
404+ if s in {"", "..", "...", "X", "x", "F", "—", "–", "-", "nan", "NaN"}:
405+ return None
406+ s = s.replace(",", ".")
407+ s = re.sub(r"[^\d.\-]", "", s) # strip 'p','r','ᵖ','ʳ' flags
408+ try:
409+ return float(s)
410+ except ValueError:
411+ return None
412+
413+
414+def parse_isq_population(p: Path) -> tuple[dict, dict, str]:
415+ df = pd.read_excel(p, header=None)
416+ hdr = df.iloc[1].tolist()
417+ # latest column = last header that starts with 4 digits
418+ cols = [(i, str(h)) for i, h in enumerate(hdr) if re.match(r"^\d{4}", str(h))]
419+ i_last, label = cols[-1]
420+ i_2021 = next(i for i, h in cols if str(h).startswith("2021"))
421+ out, out21 = {}, {}
422+ for _, row in df.iloc[3:].iterrows():
423+ code = row[0]
424+ if isinstance(code, (int, float)) and not pd.isna(code) and 1 <= int(code) <= 17:
425+ c = f"{int(code):02d}"
426+ assert CODE_BY_NAME[norm(row[1])] == c, (row[1], c)
427+ out[c] = to_num(row[i_last]); out21[c] = to_num(row[i_2021])
428+ return out, out21, label # label like '2025p'
429+
430+
431+def parse_isq_business(p: Path) -> dict:
432+ df = pd.read_excel(p, sheet_name="Qc RA_industrie", header=None)
433+ hdr = df.iloc[4].tolist()
434+ colmap = {}
435+ for i, h in enumerate(hdr):
436+ m = re.search(r"\((\d{2})\)\s*$", str(h))
437+ if m:
438+ colmap[m.group(1)] = i
439+ assert len(colmap) == 17, colmap
440+ rows = {"all": "Ensemble des industries", "mfg": "Fabrication [31-33]", "retail": "Commerce de détail [44-45]"}
441+ out = {k: {} for k in rows}
442+ seen = set()
443+ for _, row in df.iterrows():
444+ lab = str(row[0]).strip()
445+ for k, want in rows.items():
446+ if lab == want and k not in seen: # first occurrence = 2-digit NAICS block
447+ seen.add(k)
448+ for c, i in colmap.items():
449+ out[k][c] = to_num(row[i])
450+ assert seen == set(rows), seen
451+ return out
452+
453+
454+def parse_isq_business_size(p: Path) -> dict:
455+ df = pd.read_excel(p, sheet_name="Qc par RA_taille", header=None)
456+ out = {}
457+ for _, row in df.iterrows():
458+ m = re.search(r"\((\d{2})\)\s*$", str(row[0]))
459+ if m:
460+ out[m.group(1)] = to_num(row[1])
461+ return out
462+
463+
464+def parse_isq_income(p: Path) -> tuple[dict, dict]:
465+ rows = list(csv.reader(open(p, encoding="utf-8"), delimiter=";"))
466+ hdr = rows[0]
467+ pairs = [(i, i + 1) for i, h in enumerate(hdr) if h.startswith("titre_") and i + 1 < len(hdr) and hdr[i + 1].startswith("perd_")]
468+ best: dict[str, tuple[int, str, float]] = {}
469+ for r in rows[1:]:
470+ if r[2].strip() != "Revenu disponible" or r[3].strip() != "$/hab":
471+ continue
472+ code = r[0].strip()
473+ if code not in {c for c, _ in REGIONS}:
474+ continue
475+ for it, iv in pairs:
476+ lab = r[it].strip()
477+ m = re.match(r"^(\d{4})", lab)
478+ if not m:
479+ continue
480+ v = to_num(r[iv])
481+ if v is None:
482+ continue
483+ y = int(m.group(1))
484+ if code not in best or y > best[code][0]:
485+ best[code] = (y, lab, v)
486+ vals = {c: best[c][2] for c in best}
487+ labels = {c: best[c][1] for c in best}
488+ return vals, labels
489+
490+
491+def parse_isq_gdp(p: Path) -> tuple[dict, str]:
492+ x = pd.ExcelFile(p)
493+ sheet = x.sheet_names[-1] # most recent year (e.g. '2024e')
494+ df = x.parse(sheet, header=None)
495+ hdr = df.iloc[2].tolist()
496+ colmap = {}
497+ for i, h in enumerate(hdr[1:], start=1):
498+ k = norm(h)
499+ if k in CODE_BY_NAME:
500+ colmap[CODE_BY_NAME[k]] = i
501+ assert len(colmap) == 17, colmap
502+ rows = {"all": "Ensemble des industries (T001)", "mfg": "Fabrication (31-33)", "retail": "Commerce de détail (44-45)",
503+ "goods": "Secteur de production de biens (T002)", "services": "Secteur des services (T003)"}
504+ out = {k: {} for k in rows}
505+ for _, row in df.iterrows():
506+ lab = str(row[0]).strip()
507+ for k, want in rows.items():
508+ if lab == want:
509+ for c, i in colmap.items():
510+ out[k][c] = to_num(row[i])
511+ for k in rows:
512+ assert out[k], k
513+ return out, sheet
514+
515+
516+def parse_isq_eqami_ra(p: Path) -> tuple[dict, dict]:
517+ rows = list(csv.reader(open(p, encoding="utf-8"), delimiter=";"))
518+ out, combined = {}, {}
519+ for r in rows[1:]:
520+ code, name = r[0].strip(), r[1].strip()
521+ k = norm(name)
522+ if code == "09-10":
523+ combined["09"] = to_num(r[2]); combined["10"] = to_num(r[2])
524+ elif len(code) == 2 and k in CODE_BY_NAME and CODE_BY_NAME[k] == code and code not in out:
525+ out[code] = to_num(r[2]) # an_2012
526+ return out, combined
527+
528+
529+def read_statcan_zip(p: Path) -> pd.DataFrame:
530+ with zipfile.ZipFile(p) as z:
531+ name = [n for n in z.namelist() if n.endswith(".csv") and "MetaData" not in n][0]
532+ return pd.read_csv(io.BytesIO(z.read(name)), low_memory=False)
533+
534+
535+def parse_census_er(p: Path) -> dict:
536+ d = read_statcan_zip(p)
537+ d.columns = [c.split(": ")[-1].split(" [")[0] if c.startswith("Population and") else c for c in d.columns]
538+ q = d[d["DGUID"].astype(str).str.startswith("2021S050024")]
539+ out = {"pop": {}, "area": {}, "dens": {}, "eruid": {}}
540+ for _, r in q.iterrows():
541+ c = CODE_BY_NAME[norm(r["GEO"])]
542+ out["pop"][c] = to_num(r["Population, 2021"])
543+ out["area"][c] = to_num(r["Land area in square kilometres, 2021"])
544+ out["dens"][c] = to_num(r["Population density per square kilometre, 2021"])
545+ out["eruid"][c] = str(r["DGUID"])[-4:]
546+ assert len(out["pop"]) == 17
547+ return out
548+
549+
550+def parse_lfs(p464: Path, p466: Path) -> tuple[dict, int]:
551+ d = read_statcan_zip(p464)
552+ year = int(d["REF_DATE"].max())
553+ q = d[(d["REF_DATE"] == year) & d["GEO"].str.endswith(", Quebec")]
554+ out = {"emp": {}, "urate": {}, "erate": {}, "pop15": {}, "combined": {}}
555+ for _, r in q.iterrows():
556+ geo = r["GEO"].replace(", Quebec", "")
557+ ch = r["Labour force characteristics"]
558+ key = {"Employment": "emp", "Unemployment rate": "urate", "Employment rate": "erate", "Population": "pop15"}.get(ch)
559+ if key is None:
560+ continue
561+ if geo == "Côte-Nord and Nord-du-Québec":
562+ out["combined"].setdefault(key, to_num(r["VALUE"]))
563+ continue
564+ out[key][CODE_BY_NAME[norm(geo)]] = to_num(r["VALUE"])
565+ d2 = read_statcan_zip(p466)
566+ y2 = int(d2["REF_DATE"].max()); assert y2 == year
567+ q2 = d2[(d2["REF_DATE"] == year) & d2["GEO"].str.endswith(", Quebec")]
568+ out["mfg"], out["wrt"] = {}, {}
569+ for _, r in q2.iterrows():
570+ geo = r["GEO"].replace(", Quebec", "")
571+ ch = r["Employment characteristics"]
572+ key = {"Manufacturing": "mfg", "Wholesale and retail trade": "wrt"}.get(ch)
573+ if key is None:
574+ continue
575+ if geo == "Côte-Nord and Nord-du-Québec":
576+ out["combined"].setdefault(key, to_num(r["VALUE"]))
577+ continue
578+ out[key][CODE_BY_NAME[norm(geo)]] = to_num(r["VALUE"])
579+ return out, year
580+
581+
582+def fetch_wds_population(mf: Manifest, refresh: bool) -> tuple[dict, str]:
583+ p = DL / WDS_POP["file"]
584+ if refresh or not p.exists():
585+ body = [{"productId": WDS_POP["product_id"], "coordinate": f"{m}.1.1.0.0.0.0.0.0.0", "latestN": 5}
586+ for m in WDS_POP["members"]]
587+ r = SESSION.post("https://www150.statcan.gc.ca/t1/wds/rest/getDataFromCubePidCoordAndLatestNPeriods",
588+ json=body, timeout=120)
589+ r.raise_for_status()
590+ meta = SESSION.post("https://www150.statcan.gc.ca/t1/wds/rest/getCubeMetadata",
591+ json=[{"productId": WDS_POP["product_id"]}], timeout=120).json()[0]["object"]
592+ members = {m["memberId"]: m["memberNameEn"] for m in meta["dimension"][0]["member"]}
593+ payload = {"retrieved_utc": utcnow(), "request": body, "geography_members": {str(m): members[m] for m in WDS_POP["members"]},
594+ "cube_release_time": meta.get("releaseTime"), "data": r.json()}
595+ p.write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=1), encoding="utf-8")
596+ retrieved = payload["retrieved_utc"]
597+ else:
598+ payload = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8")); retrieved = payload["retrieved_utc"]
599+ out, ref = {}, None
600+ for item in payload["data"]:
601+ o = item["object"]; member = int(o["coordinate"].split(".")[0])
602+ geo = payload["geography_members"][str(member)].replace(", Quebec", "")
603+ if geo == "Quebec":
604+ continue
605+ pt = o["vectorDataPoint"][-1]
606+ out[CODE_BY_NAME[norm(geo)]] = to_num(pt["value"]); ref = pt["refPer"]
607+ assert len(out) == 17
608+ mf.add(f"dl/{WDS_POP['file']}", source_name=WDS_POP["source_name"], url="https://www150.statcan.gc.ca/t1/wds/rest/getDataFromCubePidCoordAndLatestNPeriods (POST, productId 17100150)",
609+ landing_page=WDS_POP["page"], retrieved_utc=retrieved, licence=WDS_POP["licence"], vintage=WDS_POP["vintage"],
610+ notes=WDS_POP["notes"] + f" Latest refPer in file: {ref}.", sha256=sha256_path(p), bytes=p.stat().st_size)
611+ return out, ref
612+
613+
614+# --------------------------------------------------------------------------------------
615+# geography
616+# --------------------------------------------------------------------------------------
617+def rest_layer_geojson(layer: int, fields: str, access_log: dict) -> dict:
618+ """Pull all Quebec (PRUID='24') features of a layer. The server returns HTTP 500 for a
619+ where-clause with geometry, so we page by objectIds (batches of 10) and fall back to
620+ single ids with geometryPrecision=6 for very large polygons (Côte-Nord, Nord-du-Québec...)."""
621+ ids = http_get(f"{REST_BASE}/{layer}/query", params={"where": "PRUID='24'", "returnIdsOnly": "true", "f": "json"}).json()["objectIds"]
622+ feats, notes = [], []
623+ for i in range(0, len(ids), 10):
624+ chunk = ids[i:i + 10]
625+ got = None
626+ for variant in ({}, {"geometryPrecision": 6}):
627+ try:
628+ d = http_get(f"{REST_BASE}/{layer}/query", params={"objectIds": ",".join(map(str, chunk)), "outFields": fields,
629+ "returnGeometry": "true", "f": "geojson", **variant}, retries=2).json()
630+ if "features" in d:
631+ got = d["features"]; break
632+ except Exception: # noqa: BLE001
633+ continue
634+ if got is None: # single ids with precision 6
635+ got = []
636+ for oid in chunk:
637+ d = http_get(f"{REST_BASE}/{layer}/query", params={"objectIds": oid, "outFields": fields, "returnGeometry": "true",
638+ "f": "geojson", "geometryPrecision": 6}).json()
639+ got += d["features"]; notes.append(f"objectId {oid} fetched singly with geometryPrecision=6")
640+ feats += got
641+ assert len(feats) == len(ids), (len(feats), len(ids))
642+ access_log[f"rest_layer_{layer}"] = {"url": f"{REST_BASE}/{layer}/query", "features": len(feats), "notes": notes, "retrieved_utc": utcnow()}
643+ return {"type": "FeatureCollection", "features": feats}
644+
645+
646+def content_hash(gdf, id_field: str) -> str:
647+ h = hashlib.sha256()
648+ for _, r in gdf.sort_values(id_field).iterrows():
649+ h.update(str(r[id_field]).encode()); h.update(r.geometry.wkb)
650+ return h.hexdigest()
651+
652+
653+def build_geo(mf: Manifest, access_log: dict, refresh: bool, no_geo: bool, keep_archives: bool) -> dict:
654+ import geopandas as gpd # heavy import kept local
655+
656+ GEO.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
657+ res: dict = {}
658+ # ---- MERN administrative regions (CC-BY 4.0) ----
659+ spec = SOURCES["mern_bdat"]
660+ zp = DL / spec["file"]
661+ ra_gpkg = GEO / "qc_regions_admin_mern_bdat100k.gpkg"
662+ if refresh or not ra_gpkg.exists() or zp.exists():
663+ if refresh or not zp.exists():
664+ fetch_source("mern_bdat", spec, mf, refresh=True)
665+ else:
666+ fetch_source("mern_bdat", spec, mf, refresh=False)
667+ tmp = EXT / "_tmp_bdat"
668+ with zipfile.ZipFile(zp) as z:
669+ for n in z.namelist():
670+ base = n.split("/")[-1]
671+ if base.startswith(("regio_s.", "mrc_s.", "munic_s.")) and not base.endswith((".lock", ".xml", ".qmd")):
672+ (tmp / base).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
673+ (tmp / base).write_bytes(z.read(n))
674+ regio = gpd.read_file(tmp / "regio_s.shp")
675+ mrc = gpd.read_file(tmp / "mrc_s.shp")
676+ munic = gpd.read_file(tmp / "munic_s.shp")
677+ reg = regio.dissolve(by="RES_CO_REG", as_index=False)[["RES_CO_REG", "RES_NM_REG", "RES_CO_REF", "RES_CO_VER", "geometry"]]
678+ reg = reg.rename(columns={"RES_CO_REG": "region_code", "RES_NM_REG": "region_name_mern", "RES_CO_REF": "mern_ref", "RES_CO_VER": "mern_version"})
679+ assert len(reg) == 17 and set(reg.region_code) == {c for c, _ in REGIONS}
680+ reg["region_name"] = reg.region_code.map(dict(REGIONS))
681+ if ra_gpkg.exists():
682+ ra_gpkg.unlink()
683+ reg.to_file(ra_gpkg, layer="regions_admin", driver="GPKG")
684+ regio.to_file(ra_gpkg, layer="regio_s_raw", driver="GPKG")
685+ mrc_tab = mrc[["MRS_CO_MRC", "MRS_NM_MRC", "MRS_CO_REG", "MRS_NM_REG", "MRS_DE_IND", "geometry"]]
686+ mrc_tab.to_file(ra_gpkg, layer="mrc_s_raw", driver="GPKG")
687+ mun_cols = [c for c in munic.columns if c.startswith("MUS_CO_") or c.startswith("MUS_NM_") or c == "MUS_DE_IND"]
688+ munic[mun_cols].to_csv(EXT / "mern_municipalites_attributes.csv", index=False, encoding="utf-8")
689+ for f in tmp.iterdir():
690+ f.unlink()
691+ tmp.rmdir()
692+ if spec.get("delete_after_extract") and not keep_archives:
693+ zp.unlink(); log("deleted archive mern_bdat_adm_100k_shp.zip after extraction (sha256 kept in manifest)")
694+ else:
695+ prev = mf.old.get(f"dl/{spec['file']}")
696+ if prev:
697+ mf.add(f"dl/{spec['file']}", **{k: v for k, v in prev.items() if k != "file"})
698+ reg = gpd.read_file(ra_gpkg, layer="regions_admin")
699+ mrc = gpd.read_file(ra_gpkg, layer="mrc_s_raw")
700+ mf.add(f"geo/{ra_gpkg.name}", source_name=spec["source_name"] + " -> layers regions_admin (dissolved, 17), regio_s_raw, mrc_s_raw",
701+ url=spec["url"], landing_page=spec["page"], retrieved_utc=utcnow(), licence=spec["licence"], vintage=spec["vintage"],
702+ notes="Derived by src/ingest/external.py (dissolve by RES_CO_REG). CRS EPSG:4269.", sha256=sha256_path(ra_gpkg),
703+ content_sha256=content_hash(reg, "region_code"), bytes=ra_gpkg.stat().st_size, features=len(reg))
704+ reg_lam = reg.to_crs(6622) # NAD83(CSRS) / Quebec Lambert, metres
705+ res["area_mern_km2"] = dict(zip(reg_lam.region_code, (reg_lam.geometry.area / 1e6).round(2)))
706+ res["mern_version"] = reg.mern_version.iloc[0]
707+ # municipalities attribute table: municipality code -> region (for CSD-level concordance)
708+ res["mern_mrc_regions"] = mrc.groupby("MRS_CO_MRC")["MRS_CO_REG"].agg(lambda s: sorted(set(s))).to_dict()
709+
710+ # ---- StatCan 2021 layers (Open Licence) ----
711+ if no_geo:
712+ log("--no-geo: skipping StatCan REST pulls; using existing GeoPackages if present")
713+ layers = {}
714+ for key, L in REST_LAYERS.items():
715+ gp = GEO / L["gpkg"] if L["gpkg"] else None
716+ cache = DL / f"statcan_{key}_qc_2021_cbf.geojson"
717+ if gp is not None and gp.exists() and not refresh:
718+ layers[key] = gpd.read_file(gp)
719+ prev = mf.old.get(f"geo/{gp.name}")
720+ mf.add(f"geo/{gp.name}", **({k: v for k, v in prev.items() if k != "file"} if prev else dict(source_name=L["source_name"], url=f"{REST_BASE}/{L['layer']}/query", licence=LIC_STATCAN, vintage="2021 Census boundaries")),
721+ sha256=sha256_path(gp), content_sha256=content_hash(layers[key], L["id_field"]), bytes=gp.stat().st_size, features=len(layers[key]))
722+ continue
723+ if no_geo:
724+ if cache.exists():
725+ layers[key] = gpd.read_file(cache)
726+ continue
727+ gj = rest_layer_geojson(L["layer"], L["fields"], access_log)
728+ g = gpd.GeoDataFrame.from_features(gj["features"], crs="EPSG:4326")
729+ layers[key] = g
730+ if gp is not None:
731+ if gp.exists():
732+ gp.unlink()
733+ g.to_file(gp, layer=key, driver="GPKG")
734+ mf.add(f"geo/{gp.name}", source_name=L["source_name"], url=f"{REST_BASE}/{L['layer']}/query?where=PRUID='24' (paged by objectIds, f=geojson)",
735+ landing_page="https://open.canada.ca/data/dataset/ef70dc3b-1069-4037-9bce-61f47e628a1d",
736+ retrieved_utc=utcnow(), licence=LIC_STATCAN, vintage="2021 Census cartographic boundary files (lxxx000b21a_e), release 2022",
737+ notes="Quebec subset (PRUID=24). Direct zip on www12.statcan.gc.ca returns HTTP 403 to non-browser clients "
738+ "(see access_log.json); the REST service is the official alternative listed on open.canada.ca. "
739+ "CRS EPSG:4326 as returned by f=geojson. LANDAREA attribute is StatCan's land area in km2.",
740+ sha256=sha256_path(gp), content_sha256=content_hash(g, L["id_field"]), bytes=gp.stat().st_size, features=len(g))
741+ if "er" not in layers or "fsa" not in layers or "cd" not in layers:
742+ log("geo layers incomplete (run without --no-geo once); skipping concordance products")
743+ return res
744+
745+ er, cd, fsa = layers["er"], layers["cd"], layers["fsa"]
746+ assert len(er) == 17, len(er)
747+ er["region_code"] = er.ERNAME.map(lambda n: CODE_BY_NAME[norm(n)])
748+ res["er_names"] = dict(zip(er.region_code, er.ERNAME)); res["eruid"] = dict(zip(er.region_code, er.ERUID))
749+ res["er_landarea_km2"] = dict(zip(er.region_code, er.LANDAREA))
750+
751+ # ---- RA (MERN) vs ER (StatCan): measured overlap, not assumed ----
752+ er_l, reg_l = er.to_crs(6622), reg.to_crs(6622)
753+ rows = []
754+ for _, r in reg_l.iterrows():
755+ e = er_l[er_l.region_code == r.region_code].iloc[0]
756+ inter = r.geometry.intersection(e.geometry).area; union = r.geometry.union(e.geometry).area
757+ rows.append(dict(region_code=r.region_code, region_name=r.region_name, eruid=e.ERUID, er_name=e.ERNAME,
758+ area_mern_km2=round(r.geometry.area / 1e6, 1), area_er_km2=round(e.geometry.area / 1e6, 1),
759+ intersection_km2=round(inter / 1e6, 1), iou=round(inter / union, 4),
760+ share_of_mern_in_er=round(inter / r.geometry.area, 4)))
761+ ov = pd.DataFrame(rows).sort_values("region_code")
762+ ov.to_csv(EXT / "ra_er_overlap_2021.csv", index=False, encoding="utf-8")
763+ res["iou"] = dict(zip(ov.region_code, ov.iou))
764+
765+ # ---- CD -> ER (point in StatCan ER) and CD -> RA (point in MERN RA) ----
766+ cd_pts = cd.copy(); cd_pts["geometry"] = cd_pts.to_crs(6622).representative_point().to_crs(4326)
767+ j1 = gpd.sjoin(cd_pts[["CDUID", "CDNAME", "CDTYPE", "LANDAREA", "geometry"]], er[["ERUID", "ERNAME", "region_code", "geometry"]], how="left", predicate="within").rename(columns={"region_code": "er_region_code"}).drop(columns="index_right")
768+ j2 = gpd.sjoin(j1, reg[["region_code", "region_name", "geometry"]].to_crs(4326), how="left", predicate="within").rename(columns={"region_code": "mern_region_code", "region_name": "mern_region_name"}).drop(columns="index_right")
769+ j2["mrc_code_mern"] = j2.CDUID.str[2:]
770+ j2["same_region"] = j2.er_region_code == j2.mern_region_code
771+ j2["lon"] = j2.geometry.x.round(5); j2["lat"] = j2.geometry.y.round(5)
772+ conc = j2.drop(columns="geometry").sort_values("CDUID")
773+ conc.to_csv(EXT / "cd_to_region_concordance_2021.csv", index=False, encoding="utf-8")
774+ res["cd_mismatch"] = conc[~conc.same_region][["CDUID", "CDNAME", "er_region_code", "mern_region_code"]].to_dict("records")
775+
776+ # ---- FSA -> region: centroid + dominant-area assignment ----
777+ f_l = fsa.to_crs(6622); reg_l = reg.to_crs(6622); er_l = er.to_crs(6622)
778+ cen = f_l.copy(); cen["geometry"] = f_l.representative_point()
779+ a = gpd.sjoin(cen[["CFSAUID", "LANDAREA", "geometry"]], reg_l[["region_code", "region_name", "geometry"]], how="left", predicate="within").drop(columns="index_right")
780+ a = a.rename(columns={"region_code": "region_code_centroid", "region_name": "region_name_centroid"})
781+ b = gpd.sjoin(cen[["CFSAUID", "geometry"]], er_l[["region_code", "ERUID", "geometry"]], how="left", predicate="within").drop(columns="index_right")
782+ a["er_region_code_centroid"] = a.CFSAUID.map(dict(zip(b.CFSAUID, b.region_code)))
783+ a["eruid_centroid"] = a.CFSAUID.map(dict(zip(b.CFSAUID, b.ERUID)))
784+ # dominant area share
785+ ov2 = gpd.overlay(f_l[["CFSAUID", "geometry"]], reg_l[["region_code", "geometry"]], how="intersection", keep_geom_type=False)
786+ ov2["a"] = ov2.geometry.area
787+ tot = ov2.groupby("CFSAUID")["a"].sum()
788+ ov2["share"] = ov2.a / ov2.CFSAUID.map(tot)
789+ dom = ov2.sort_values("share", ascending=False).drop_duplicates("CFSAUID").set_index("CFSAUID")
790+ a["region_code_dominant_area"] = a.CFSAUID.map(dom.region_code)
791+ a["dominant_area_share"] = a.CFSAUID.map(dom.share).round(4)
792+ a["n_regions_touched"] = a.CFSAUID.map(ov2[ov2.share > 0.001].groupby("CFSAUID").size())
793+ pt = cen.to_crs(4326)
794+ a["lon"] = a.CFSAUID.map(dict(zip(pt.CFSAUID, pt.geometry.x.round(5)))); a["lat"] = a.CFSAUID.map(dict(zip(pt.CFSAUID, pt.geometry.y.round(5))))
795+ a = a.drop(columns="geometry").sort_values("CFSAUID")
796+ a.to_csv(EXT / "fsa_to_region_2021.csv", index=False, encoding="utf-8")
797+ res["fsa_n"] = len(a); res["fsa_multi"] = int((a.n_regions_touched > 1).sum())
798+ res["fsa_centroid_vs_dominant_differ"] = int((a.region_code_centroid != a.region_code_dominant_area).sum())
799+ res["fsa_count_by_region_centroid"] = a.groupby("region_code_centroid").size().to_dict()
800+ for name, df in (("ra_er_overlap_2021.csv", ov), ("cd_to_region_concordance_2021.csv", conc), ("fsa_to_region_2021.csv", a)):
801+ p = EXT / name
802+ mf.add(name, source_name="Derived by src/ingest/external.py from the MERN and StatCan layers above", url="(derived)",
803+ retrieved_utc=utcnow(), licence="Derived product; inherits CC-BY 4.0 (MRNF) and StatCan Open Licence",
804+ vintage="MERN V2026-10 x StatCan 2021 boundaries", notes="See README.md", sha256=sha256_path(p), bytes=p.stat().st_size, rows=len(df))
805+ return res
806+
807+
808+# --------------------------------------------------------------------------------------
809+# access probes (recorded, so the README claims are reproducible)
810+# --------------------------------------------------------------------------------------
811+def probe(url: str, access_log: dict, key: str) -> None:
812+ try:
813+ r = SESSION.head(url, timeout=60, allow_redirects=True)
814+ access_log[key] = {"url": url, "http_status": r.status_code, "probed_utc": utcnow()}
815+ except requests.RequestException as e:
816+ access_log[key] = {"url": url, "http_status": None, "error": str(e), "probed_utc": utcnow()}
817+
818+
819+# --------------------------------------------------------------------------------------
820+# main
821+# --------------------------------------------------------------------------------------
822+def main() -> int:
823+ ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
824+ ap.add_argument("--refresh", action="store_true", help="force re-download of every source")
825+ ap.add_argument("--no-geo", action="store_true", help="skip StatCan REST geometry pulls (reuse existing GeoPackages)")
826+ ap.add_argument("--strict", action="store_true", help="abort if a re-downloaded file's sha256 differs from manifest")
827+ ap.add_argument("--keep-archives", action="store_true", help="keep the 87 MB MERN zip after extraction")
828+ args = ap.parse_args()
829+
830+ EXT.mkdir(parents=True, exist_ok=True); DL.mkdir(exist_ok=True)
831+ mf = Manifest(load_manifest(), strict=args.strict)
832+ access_log = json.loads(ACCESS_LOG.read_text(encoding="utf-8")) if ACCESS_LOG.exists() else {}
833+
834+ # 1) tabular sources
835+ paths = {k: fetch_source(k, s, mf, args.refresh) for k, s in SOURCES.items() if k != "mern_bdat"}
836+ pop_isq, pop_isq_2021, pop_label = parse_isq_population(paths["isq_pop"])
837+ biz = parse_isq_business(paths["isq_biz_ind"])
838+ biz_size_total = parse_isq_business_size(paths["isq_biz_size"])
839+ assert all(abs(biz["all"][c] - biz_size_total[c]) < 0.5 for c in biz["all"]), "ISQ business totals differ between files"
840+ inc, inc_lab = parse_isq_income(paths["isq_income"])
841+ gdp, gdp_sheet = parse_isq_gdp(paths["isq_gdp"])
842+ inet, inet_comb = parse_isq_eqami_ra(paths["isq_eqami2012_ra"])
843+ cen = parse_census_er(paths["sc_98100009"])
844+ lfs, lfs_year = parse_lfs(paths["sc_14100464"], paths["sc_14100466"])
845+ pop_sc, pop_sc_ref = fetch_wds_population(mf, args.refresh)
846+
847+ # 2) access probes
848+ probe(WWW12_FSA_ZIP, access_log, "www12_fsa_zip")
849+ probe(WWW12_ER_DEF, access_log, "www12_census_dictionary_er_definition")
850+ probe(SGC2016_INTRO, access_log, "statcan_sgc2016_introduction")
851+ probe(SOURCES["mern_bdat"]["url"], access_log, "mern_bdat_zip")
852+
853+ # 3) geography
854+ geo = build_geo(mf, access_log, args.refresh, args.no_geo, args.keep_archives)
855+
856+ # 4) assemble tidy table
857+ pop_year = re.match(r"\d{4}", pop_label).group(0)
858+ rows = []
859+ for code, name in REGIONS:
860+ r = {"region_code": code, "region_name": name}
861+
862+ def put(col, val, vintage, source):
863+ r[col] = "" if val is None else val
864+ r[f"{col}_vintage"] = vintage if val is not None else ""
865+ r[f"{col}_source"] = source if val is not None else ""
866+
867+ put("population", pop_isq.get(code), f"1 July {pop_year} ({pop_label}: provisional)", "ISQ table 3595 (StatCan annual demographic estimates adapted by ISQ)")
868+ put("population_statcan_er", pop_sc.get(code), f"{pop_sc_ref[:4]}-07-01 (2021 ER boundaries)", "StatCan 17-10-0150-01 (WDS)")
869+ put("population_census_2021_er", cen["pop"].get(code), "Census 2021 (2021 ER boundaries)", "StatCan 98-10-0009-01")
870+ put("business_locations_with_employees", biz["all"].get(code), "Dec 2025", "ISQ (StatCan 33-10-1097-01 aggregated to RA)")
871+ put("business_locations_with_employees_mfg_31_33", biz["mfg"].get(code), "Dec 2025", "ISQ (StatCan 33-10-1097-01 aggregated to RA)")
872+ put("business_locations_with_employees_retail_44_45", biz["retail"].get(code), "Dec 2025", "ISQ (StatCan 33-10-1097-01 aggregated to RA)")
873+ put("disposable_income_per_capita_cad", inc.get(code), inc_lab.get(code, "").replace("ᵖ", "p").replace("ʳ", "r"), "ISQ table 3962 (comptes économiques régionaux)")
874+ put("gdp_basic_prices_kcad", gdp["all"].get(code), gdp_sheet, "ISQ table 2299 (PIB régional)")
875+ put("gdp_mfg_31_33_kcad", gdp["mfg"].get(code), gdp_sheet, "ISQ table 2299 (PIB régional)")
876+ put("gdp_retail_44_45_kcad", gdp["retail"].get(code), gdp_sheet, "ISQ table 2299 (PIB régional)")
877+ put("employment_lfs_thousands", lfs["emp"].get(code), f"{lfs_year} annual average", "StatCan 14-10-0464-01")
878+ put("employment_lfs_mfg_thousands", lfs["mfg"].get(code), f"{lfs_year} annual average", "StatCan 14-10-0466-01")
879+ put("employment_lfs_wholesale_retail_thousands", lfs["wrt"].get(code), f"{lfs_year} annual average", "StatCan 14-10-0466-01")
880+ put("unemployment_rate_pct", lfs["urate"].get(code), f"{lfs_year} annual average", "StatCan 14-10-0464-01")
881+ put("employment_rate_pct", lfs["erate"].get(code), f"{lfs_year} annual average", "StatCan 14-10-0464-01")
882+ comb = lfs["combined"] if code in ("09", "10") else {}
883+ put("employment_lfs_thousands_combined_09_10", comb.get("emp"), f"{lfs_year} annual average (Côte-Nord + Nord-du-Québec combined ER)", "StatCan 14-10-0464-01")
884+ put("unemployment_rate_pct_combined_09_10", comb.get("urate"), f"{lfs_year} annual average (combined ER)", "StatCan 14-10-0464-01")
885+ put("land_area_km2", cen["area"].get(code), "Census 2021 (2021 ER boundaries)", "StatCan 98-10-0009-01")
886+ put("population_density_per_km2", cen["dens"].get(code), "Census 2021 (2021 ER boundaries)", "StatCan 98-10-0009-01")
887+ put("polygon_area_mern_km2", geo.get("area_mern_km2", {}).get(code), f"MERN BDAT 100k {geo.get('mern_version', '')}", "MRNF Découpages administratifs (area computed in EPSG:6622; includes inland water)")
888+ put("households_internet_access_pct", inet.get(code), "2012 (EQAMI)", "ISQ table 3532 (Enquête québécoise sur l'accès des ménages à Internet)")
889+ put("households_internet_access_pct_combined_09_10", inet_comb.get(code), "2012 (EQAMI, Côte-Nord + Nord-du-Québec combined)", "ISQ table 3532")
890+ r["statcan_eruid_2021"] = cen["eruid"].get(code, "")
891+ r["ra_er_boundary_iou_2021"] = geo.get("iou", {}).get(code, "")
892+ r["n_fsa_centroids_2021"] = geo.get("fsa_count_by_region_centroid", {}).get(code, "")
893+ rows.append(r)
894+ out = pd.DataFrame(rows)
895+ out.to_csv(OUT_CSV, index=False, encoding="utf-8")
896+ mf.add("regions_external.csv", source_name="Assembled by src/ingest/external.py from the files above", url="(derived)",
897+ retrieved_utc=utcnow(), licence="Derived; see each *_source column", vintage="see *_vintage columns",
898+ notes="Empty cell = not obtained (never zero).", sha256=sha256_path(OUT_CSV), bytes=OUT_CSV.stat().st_size, rows=len(out))
899+ mf.write(access_log)
900+
901+ # 5) console summary
902+ log(f"wrote {OUT_CSV.relative_to(PROJECT)} ({len(out)} rows, {len(out.columns)} columns)")
903+ for col in [c for c in out.columns if not c.endswith(("_vintage", "_source")) and c not in ("region_code", "region_name")]:
904+ n = int((out[col].astype(str) != "").sum())
905+ log(f" {col:52s} filled {n:2d}/17")
906+ if geo.get("cd_mismatch") is not None:
907+ log(f"CD->region mismatches between StatCan 2021 ER and MERN RA: {geo['cd_mismatch']}")
908+ if "fsa_n" in geo:
909+ log(f"FSA: {geo['fsa_n']} Quebec FSAs; {geo['fsa_multi']} touch >1 region; centroid vs dominant-area differ for {geo['fsa_centroid_vs_dominant_differ']}")
910+ total = sum(p.stat().st_size for p in EXT.rglob("*") if p.is_file())
911+ log(f"data/external total size: {total / 1e6:.1f} MB")
912+ if mf.warnings:
913+ log(f"{len(mf.warnings)} checksum warning(s) - see manifest.json")
914+ return 0
915+
916+
917+if __name__ == "__main__":
918+ sys.exit(main())
added src/literature/make_bib.py +100 −0
@@ -0,0 +1,100 @@
1+"""WP38 — build literature/references.bib from literature/references_verified.csv (verified entries ONLY).
2+
3+Entry types follow the Crossref `type` (journal-article -> @article, book-chapter / handbook chapters -> @incollection,
4+book / monograph / edited-book -> @book, report (NBER) -> @techreport, posted-content -> @unpublished) and, for
5+URL-verified grey literature, the `type` given in manual_references.yaml (article/book/report). Titles are escaped
6+for LaTeX (no bare '&', no '$'); grey literature carries `url` + `note` with the verification date.
7+"""
8+from __future__ import annotations
9+import re, sys, datetime as dt
10+from pathlib import Path
11+import pandas as pd
12+
13+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]; LIT = ROOT / "literature"
14+
15+def tex(s):
16+ if not isinstance(s, str): return ""
17+ s = s.replace("&amp;", "&").replace("\\&", "&").replace("&", "\\&").replace("$", "\\$").replace("%", "\\%").replace("#", "\\#")
18+ s = s.replace("‐", "-").replace("—", "---").replace("–", "--")
19+ return s.strip()
20+
21+def protect_caps(title):
22+ """Keep acronyms / proper nouns capitalised under title-casing styles: wrap tokens with inner capitals or all-caps."""
23+ out = []
24+ for tok in title.split(" "):
25+ core = re.sub(r"[^A-Za-z]", "", tok)
26+ if len(core) > 1 and (core.isupper() or (core[0].isupper() and any(c.isupper() for c in core[1:])) or core in ("Quebec", "Québec", "Canada", "China", "Ireland", "eBay", "MercadoLibre", "Amazon", "Airbnb", "Google", "Pareto", "Balassa", "Internet", "Hollywood")):
27+ m = re.match(r"^(.*?)([.,:;?!)]*)$", tok)
28+ tok = "{" + m.group(1) + "}" + m.group(2)
29+ out.append(tok)
30+ return " ".join(out)
31+
32+def num(x):
33+ if pd.isna(x) or str(x) in ("nan", "None", ""): return None
34+ s = str(x); return s[:-2] if s.endswith(".0") else s
35+
36+def authors_of(r):
37+ a = r.authors if isinstance(r.authors, str) and r.authors.strip() else r.author
38+ a = str(a)
39+ if ";" in a: return " and ".join(x.strip() for x in a.split(";") if x.strip())
40+ return a
41+
42+def main():
43+ df = pd.read_csv(LIT / "references_verified.csv"); df = df[df.verified == True].copy()
44+ out = []
45+ for _, r in df.sort_values("key").iterrows():
46+ title = r.crossref_title if isinstance(r.crossref_title, str) and r.crossref_title else r.title
47+ title = re.sub(r"^Chapter \d+\.\s*", "", title)
48+ title = protect_caps(tex(title))
49+ au = authors_of(r); yr = num(r.pub_year) or num(r.year) or "n.d."
50+ typ = str(r.type) if isinstance(r.type, str) else "article"
51+ f = [f" author = {{{tex(au)}}}", f" title = {{{title}}}", f" year = {{{yr}}}"]
52+ doi = r.doi if isinstance(r.doi, str) and r.doi else None
53+ url = r.url if isinstance(r.url, str) and r.url else None
54+ cont = tex(r.container) if isinstance(r.container, str) else ""
55+ if typ in ("journal-article", "article"):
56+ kind = "article"; f.append(f" journal = {{{cont}}}")
57+ if num(r.volume): f.append(f" volume = {{{num(r.volume)}}}")
58+ if num(r.issue): f.append(f" number = {{{num(r.issue)}}}")
59+ if num(r.pages): f.append(f" pages = {{{num(r.pages).replace('--', '-').replace('-', '--')}}}")
60+ elif typ in ("book-chapter",) or (typ in ("book", "edited-book") and cont):
61+ kind = "incollection"; f.append(f" booktitle = {{{cont}}}")
62+ if isinstance(r.publisher, str) and r.publisher: f.append(f" publisher = {{{tex(r.publisher)}}}")
63+ if num(r.volume): f.append(f" volume = {{{num(r.volume)}}}")
64+ if num(r.pages): f.append(f" pages = {{{num(r.pages).replace('--', '-').replace('-', '--')}}}")
65+ elif typ in ("book", "monograph", "edited-book"):
66+ kind = "book"
67+ if isinstance(r.publisher, str) and r.publisher: f.append(f" publisher = {{{tex(r.publisher)}}}")
68+ elif typ == "report":
69+ kind = "techreport"
70+ inst = tex(r.publisher) if isinstance(r.publisher, str) and r.publisher else ("National Bureau of Economic Research" if doi and doi.startswith("10.3386/") else "")
71+ if inst: f.append(f" institution = {{{inst}}}")
72+ if doi and doi.startswith("10.3386/"): f.append(f" type = {{NBER Working Paper}}"); f.append(f" number = {{{doi.split('/w')[-1]}}}")
73+ elif typ == "posted-content":
74+ kind = "unpublished"; f.append(" note = {Working paper / preprint}")
75+ else:
76+ kind = "misc"
77+ if doi: f.append(f" doi = {{{doi}}}")
78+ if r.verification_method == "url:fetch" and url:
79+ f.append(f" url = {{{url}}}")
80+ f.append(f" note = {{Accessed {r.verified_date}}}")
81+ elif url and not doi:
82+ f.append(f" url = {{{url}}}")
83+ out.append(f"@{kind}{{{r.key},\n" + ",\n".join(f) + "\n}\n")
84+ head = (f"% WP38 bibliography — generated {dt.date.today().isoformat()} by src/literature/make_bib.py from literature/references_verified.csv.\n"
85+ "% Every DOI comes from a Crossref response cached in literature/crossref_cache/; URL entries were fetched on the stated date.\n"
86+ "% Unverified seeds (literature/unverified.csv) are deliberately absent and must not be cited.\n\n")
87+ (LIT / "references.bib").write_text(head + "\n".join(out))
88+ print(f"wrote {len(out)} entries to literature/references.bib")
89+ # sanity: parse back
90+ import bibtexparser
91+ txt = (LIT / "references.bib").read_text()
92+ if hasattr(bibtexparser, "parse_string"): # v2
93+ db = bibtexparser.parse_string(txt); entries = [(e.key, e.fields_dict["title"].value) for e in db.entries]; failed = len(db.failed_blocks)
94+ else: # v1
95+ db = bibtexparser.loads(txt); entries = [(e["ID"], e["title"]) for e in db.entries]; failed = 0
96+ bad = [k for k, t in entries if "$" in t or re.search(r"(?<!\\)&", t)]
97+ print(f"bibtexparser: {len(entries)} entries parsed, {failed} failed blocks, bad titles: {bad}")
98+
99+if __name__ == "__main__":
100+ main()
added src/literature/resolve_dois.py +89 −0
@@ -0,0 +1,89 @@
1+"""WP38 — resolve references that Crossref's bibliographic search cannot verify.
2+
3+literature/manual_references.yaml holds (a) entries with an explicit DOI, resolved through Crossref /works/{doi}
4+(raw JSON cached in literature/crossref_cache/<key>__doi.json), and (b) DOI-less items (books, reports, official
5+web pages) verified by fetching the URL: we record HTTP status, final URL, content type, page <title>, whether the
6+`must_contain` string is present and, for government pages, the dateModified tag. Raw fetch metadata is cached in
7+literature/crossref_cache/<key>__url.json. Rows are merged into literature/references_verified.csv (replacing any
8+seed row with the same key); unverified.csv is refreshed; call counts are appended to literature/LOG.md.
9+"""
10+from __future__ import annotations
11+import datetime as dt, html, json, re, sys, time
12+from pathlib import Path
13+import requests, yaml, pandas as pd
14+
15+ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
16+LIT = ROOT / "literature"; CACHE = LIT / "crossref_cache"; CACHE.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
17+UA = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh) WP38-UQO-research/0.1 (mailto:simon-pierre.boucher@uqo.ca)"}
18+TODAY = dt.date.today().isoformat()
19+CALLS = {"crossref": 0, "web": 0}
20+
21+def log(msg): print(f"{dt.datetime.now().isoformat(timespec='seconds')} INFO resolve: {msg}")
22+
23+def by_doi(key, doi):
24+ f = CACHE / f"{key}__doi.json"
25+ if f.exists(): return json.loads(f.read_text())["message"]
26+ r = requests.get(f"https://api.crossref.org/works/{doi}", headers={"User-Agent": UA["User-Agent"].split(') ')[-1]}, timeout=60)
27+ CALLS["crossref"] += 1; r.raise_for_status(); js = r.json(); js["_wp38"] = {"fetched": TODAY, "key": key}
28+ f.write_text(json.dumps(js, ensure_ascii=False, indent=1)); time.sleep(0.35)
29+ return js["message"]
30+
31+def fetch_url(key, url):
32+ f = CACHE / f"{key}__url.json"
33+ if f.exists(): return json.loads(f.read_text())
34+ r = requests.get(url, headers=UA, timeout=60, allow_redirects=True); CALLS["web"] += 1
35+ ct = r.headers.get("content-type", "")
36+ rec = {"key": key, "url": url, "final_url": r.url, "status": r.status_code, "content_type": ct, "fetched": TODAY,
37+ "bytes": len(r.content), "title": None, "date_modified": None, "text_sample": None}
38+ if "html" in ct or "text" in ct:
39+ t = re.search(r"<title[^>]*>(.*?)</title>", r.text, re.S | re.I)
40+ rec["title"] = html.unescape(re.sub(r"\s+", " ", t.group(1))).strip() if t else None
41+ dm = re.search(r'dateModified[^>]*?(\d{4}-\d{2}-\d{2})', r.text) or re.search(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})[^<]{0,40}dateModified', r.text)
42+ rec["date_modified"] = dm.group(1) if dm else None
43+ rec["text_sample"] = html.unescape(re.sub(r"<[^>]+>", " ", r.text))
44+ rec["text_sample"] = re.sub(r"\s+", " ", rec["text_sample"])[:4000]
45+ elif "pdf" in ct:
46+ rec["title"] = "(PDF document)"
47+ f.write_text(json.dumps(rec, ensure_ascii=False, indent=1)); time.sleep(0.5)
48+ return rec
49+
50+def main():
51+ man = yaml.safe_load((LIT / "manual_references.yaml").read_text())
52+ rows = []
53+ for m in man:
54+ base = dict(key=m["key"], stream=m["stream"], author=m.get("author", ""), title=m["title"], year=m.get("year"),
55+ why_needed=m.get("why_needed", ""), doi=None, url=m.get("url"), crossref_title=None, container=m.get("container", ""),
56+ volume=m.get("volume"), issue=m.get("issue"), pages=m.get("pages"), pub_year=m.get("year"), type=m.get("type", "report"),
57+ publisher=m.get("publisher", ""), authors=m.get("author", ""), title_sim=None, verification_method=None, verified_date=TODAY, note="")
58+ if m.get("doi"):
59+ it = by_doi(m["key"], m["doi"]); yr = it["issued"]["date-parts"][0][0]
60+ base.update(doi=it["DOI"], url=it.get("URL"), crossref_title=" ".join(it.get("title") or []), container=" ".join(it.get("container-title") or []),
61+ volume=it.get("volume"), issue=it.get("issue"), pages=it.get("page"), pub_year=yr, type=it.get("type"), publisher=it.get("publisher"),
62+ authors="; ".join(f"{a.get('family','')}, {a.get('given','')}" for a in it.get("author", []) or []), title_sim=1.0,
63+ verification_method="crossref:works/{doi}", verified=True, note="resolved by explicit DOI")
64+ log(f"{m['key']}: DOI {it['DOI']} -> {base['crossref_title'][:60]} ({base['container']}, {yr})")
65+ else:
66+ try:
67+ rec = fetch_url(m["key"], m["url"])
68+ except Exception as e:
69+ base.update(verified=False, verification_method="url:fetch", note=f"fetch error {type(e).__name__}"); rows.append(base); continue
70+ body = (rec.get("text_sample") or "") + " " + (rec.get("title") or "")
71+ ok = rec["status"] == 200 and (not m.get("must_contain") or m["must_contain"].lower() in body.lower()) and ("pdf" in rec["content_type"] or rec.get("title"))
72+ base.update(verified=bool(ok), url=rec["final_url"], verification_method="url:fetch",
73+ note=f"HTTP {rec['status']}, {rec['content_type'].split(';')[0]}, page title: {rec.get('title')!r}" + (f", dateModified {rec['date_modified']}" if rec.get("date_modified") else "") + ("" if ok else " — must_contain string NOT found"))
74+ log(f"{m['key']}: {'OK' if ok else 'FAIL'} {rec['status']} {rec['final_url'][:70]} | {rec.get('title')}")
75+ rows.append(base)
76+ new = pd.DataFrame(rows)
77+ ver = pd.read_csv(LIT / "references_verified.csv")
78+ ver = ver[~ver.key.isin(new.key)]
79+ out = pd.concat([ver, new[ver.columns]], ignore_index=True)
80+ out.to_csv(LIT / "references_verified.csv", index=False)
81+ out[out.verified != True].to_csv(LIT / "unverified.csv", index=False)
82+ nv = int((out.verified == True).sum())
83+ log(f"references now: {nv} verified / {len(out)} ; unverified: {out.loc[out.verified != True, 'key'].tolist()}")
84+ with open(LIT / "LOG.md", "a") as f:
85+ f.write(f"- {dt.datetime.now().isoformat(timespec='seconds')} resolve_dois.py: {len(man)} manual entries, {CALLS['crossref']} Crossref DOI calls, "
86+ f"{CALLS['web']} web fetches (rest cached); total {nv} verified / {len(out)}\n")
87+
88+if __name__ == "__main__":
89+ main()
added src/models/h1_raa.py +90 −0
@@ -0,0 +1,90 @@
1+"""H1 — Regional specialization: RAA matrix, Cramér's V, store-level region-reshuffle permutation test, store bootstrap CIs.
2+Preregistered: scheme M primary, decision requires p < 0.05 under M and T (Holm within the confirmatory family, applied in src/models/summary.py).
3+Outputs experiments/h1_raa.json, data/processed/raa_matrix.csv (point estimates + CIs per sample/scheme).
4+"""
5+from __future__ import annotations
6+import json
7+import numpy as np, pandas as pd
8+from src.common import ROOT, P, REGIONS, SEED, get_logger, ledger, register_output, write_json
9+
10+log = get_logger("models.h1")
11+PROC = ROOT / "data" / "processed"
12+N_PERM, N_BOOT = 2000, 2000
13+CATS = None
14+
15+
16+def weights(sc: pd.DataFrame, scheme: str) -> np.ndarray:
17+ sizes = sc.groupby("store_id").n.transform("sum")
18+ if scheme == "L": return sc.n.values.astype(float)
19+ if scheme == "M": return (sc.n / sizes).values
20+ cut = sc.groupby("store_id").n.sum().quantile(0.99)
21+ return np.where(sizes > cut, 0.0, sc.n.values.astype(float))
22+
23+
24+def table(region_codes, cat_codes, w, R, C):
25+ t = np.zeros((R, C)); np.add.at(t, (region_codes, cat_codes), w); return t
26+
27+
28+def cramers_v(t):
29+ n = t.sum(); r = t.sum(1, keepdims=True); c = t.sum(0, keepdims=True)
30+ e = r @ c / n; m = e > 0
31+ chi2 = ((t[m] - e[m]) ** 2 / e[m]).sum()
32+ return float(np.sqrt(chi2 / (n * (min(t.shape) - 1))))
33+
34+
35+def raa(t):
36+ n = t.sum(); return (t / t.sum(1, keepdims=True)) / (t.sum(0, keepdims=True) / n)
37+
38+
39+def run(sc, sample, scheme, rng):
40+ d = sc[(sc.region_final != "Inconnue")] if sample == "S_R" else sc[sc.region_source == "db"]
41+ d = d.reset_index(drop=True)
42+ regions = sorted(d.region_final.unique()); cats = sorted(d.category.unique())
43+ rcode = d.region_final.map({r: i for i, r in enumerate(regions)}).values; ccode = d.category.map({c: i for i, c in enumerate(cats)}).values
44+ w = weights(d, scheme); R, C = len(regions), len(cats)
45+ t = table(rcode, ccode, w, R, C); v = cramers_v(t); A = raa(t)
46+ # permutation: reshuffle region labels across STORES
47+ stores = d.store_id.unique(); sreg = d.drop_duplicates("store_id").set_index("store_id").region_final
48+ sidx = d.store_id.map({s: i for i, s in enumerate(stores)}).values
49+ srcode = np.array([ {r: i for i, r in enumerate(regions)}[sreg[s]] for s in stores])
50+ vperm = np.empty(N_PERM)
51+ for k in range(N_PERM):
52+ perm = rng.permutation(srcode); vperm[k] = cramers_v(table(perm[sidx], ccode, w, R, C))
53+ p = float((np.sum(vperm >= v) + 1) / (N_PERM + 1))
54+ # store bootstrap
55+ vb = np.empty(N_BOOT); Ab = np.empty((N_BOOT, R, C))
56+ rows_by_store = [np.where(sidx == i)[0] for i in range(len(stores))]
57+ for b in range(N_BOOT):
58+ draw = rng.integers(0, len(stores), len(stores))
59+ idx = np.concatenate([rows_by_store[i] for i in draw])
60+ tb = table(rcode[idx], ccode[idx], w[idx], R, C)
61+ vb[b] = cramers_v(tb); Ab[b] = raa(np.where(tb == 0, 1e-12, tb))
62+ lo, hi = np.nanpercentile(Ab, 2.5, axis=0), np.nanpercentile(Ab, 97.5, axis=0)
63+ mat = pd.DataFrame({"sample": sample, "scheme": scheme, "region": np.repeat(regions, C), "category": np.tile(cats, R),
64+ "n": t.ravel(), "raa": A.ravel(), "raa_lo": lo.ravel(), "raa_hi": hi.ravel()})
65+ mat["sig_gt1"] = mat.raa_lo > 1; mat["sig_lt1"] = mat.raa_hi < 1
66+ res = {"sample": sample, "scheme": scheme, "stores": int(len(stores)), "regions": R, "categories": C, "cramers_v": round(v, 4),
67+ "v_boot_percentile_note": "store resampling with replacement duplicates stores and biases V upward; not used for inference",
68+ "v_boot_p2.5_97.5": [round(float(np.percentile(vb, 2.5)), 4), round(float(np.percentile(vb, 97.5)), 4)],
69+ "perm_null_mean": round(float(vperm.mean()), 4), "perm_null_p5": round(float(np.percentile(vperm, 5)), 4), "excess_v": round(float(v - vperm.mean()), 4),
70+ "perm_null_p95": round(float(np.percentile(vperm, 95)), 4), "p_perm": p, "cells_sig_gt1": int(mat.sig_gt1.sum()), "cells_sig_lt1": int(mat.sig_lt1.sum()), "cells": R * C}
71+ return res, mat
72+
73+
74+def main():
75+ sc = pd.read_parquet(PROC / "store_category.parquet")
76+ rng = np.random.default_rng(SEED)
77+ results, mats = [], []
78+ for sample in ("S_R", "S_R0"):
79+ for scheme in ("M", "L", "T"):
80+ res, mat = run(sc, sample, scheme, rng); results.append(res); mats.append(mat); log.info(json.dumps(res))
81+ # merchant-count RAA (stores instead of listings) for comparison
82+ d = sc[sc.region_final != "Inconnue"].drop_duplicates(["store_id", "category"]).assign(n=1)
83+ res_m, mat_m = run(d.assign(region_source="db"), "S_R", "L", rng); res_m["scheme"] = "stores"; mat_m["scheme"] = "stores"
84+ results.append(res_m); mats.append(mat_m)
85+ pd.concat(mats).to_csv(PROC / "raa_matrix.csv", index=False); register_output(PROC / "raa_matrix.csv", "h1")
86+ write_json({"n_perm": N_PERM, "n_boot": N_BOOT, "results": results}, ROOT / "experiments" / "h1_raa.json", "h1"); ledger("models.h1_raa", results=results)
87+
88+
89+if __name__ == "__main__":
90+ main()
added src/models/h3_longtail.py +83 −0
@@ -0,0 +1,83 @@
1+"""H3 — Concentration and the long tail of merchant catalogue sizes (S_A, all stores with >= 1 listing).
2+Gini, top-1 % / top-10 % shares (store bootstrap CIs), rank-size slope, discrete power-law vs log-normal (CSN MLE + Vuong LR).
3+Within-region Gini (S_R). Preregistered decision: Gini >= 0.70 and top-10 % share >= 0.50.
4+"""
5+from __future__ import annotations
6+import json
7+import numpy as np, pandas as pd
8+from scipy import stats, optimize, special
9+from src.common import ROOT, SEED, get_logger, ledger, write_json
10+
11+log = get_logger("models.h3")
12+PROC = ROOT / "data" / "processed"
13+
14+
15+def gini(x):
16+ x = np.sort(np.asarray(x, float)); n = len(x)
17+ return float((2 * np.arange(1, n + 1) - n - 1).dot(x) / (n * x.sum()))
18+
19+
20+def top_share(x, q):
21+ x = np.sort(np.asarray(x, float))[::-1]; k = max(1, int(np.ceil(q * len(x)))); return float(x[:k].sum() / x.sum())
22+
23+
24+def powerlaw_fit(x):
25+ """Discrete power law with x_min chosen by KS minimisation (Clauset, Shalizi & Newman 2009)."""
26+ x = np.asarray(x, int); best = None
27+ for xmin in np.unique(x)[:-10]:
28+ t = x[x >= xmin]; n = len(t)
29+ if n < 50: break
30+ nll = lambda a: -(n * -np.log(special.zeta(a, xmin)) - a * np.log(t).sum()) if a > 1.0001 else 1e18
31+ r = optimize.minimize_scalar(nll, bounds=(1.01, 6), method="bounded"); a = r.x
32+ # KS distance
33+ xs = np.arange(xmin, t.max() + 1); cdf_m = np.cumsum(xs ** -a) / special.zeta(a, xmin)
34+ emp = np.searchsorted(np.sort(t), xs, side="right") / n
35+ ks = np.max(np.abs(emp - cdf_m))
36+ if best is None or ks < best["ks"]:
37+ best = {"xmin": int(xmin), "alpha": float(a), "ks": float(ks), "n_tail": int(n), "ll_pl": float(-nll(a))}
38+ return best
39+
40+
41+def lognormal_vs_powerlaw(x, fit):
42+ t = np.asarray(x, float); t = t[t >= fit["xmin"]]
43+ # discrete log-normal truncated at xmin: approximate by continuous log-normal density ratio on the same tail
44+ mu, sig = np.log(t).mean(), np.log(t).std(ddof=0)
45+ ll_ln = stats.lognorm.logpdf(t, s=sig, scale=np.exp(mu)) - np.log(1 - stats.lognorm.cdf(fit["xmin"] - 0.5, s=sig, scale=np.exp(mu)))
46+ a, xmin = fit["alpha"], fit["xmin"]
47+ ll_pl = -a * np.log(t) - np.log(special.zeta(a, xmin))
48+ d = ll_pl - ll_ln; R = d.sum(); se = d.std(ddof=1) * np.sqrt(len(d))
49+ return {"vuong_R": float(R), "vuong_z": float(R / se) if se > 0 else None, "vuong_p": float(2 * (1 - stats.norm.cdf(abs(R / se)))) if se > 0 else None,
50+ "favoured": "power-law" if R > 0 else "log-normal", "lognormal_mu": float(mu), "lognormal_sigma": float(sig)}
51+
52+
53+def main():
54+ sp = pd.read_parquet(PROC / "store_panel.parquet"); rng = np.random.default_rng(SEED)
55+ x = sp.n_listings.values
56+ B = 2000; g_b = np.empty(B); t1 = np.empty(B); t10 = np.empty(B)
57+ for b in range(B):
58+ d = rng.choice(x, len(x), replace=True); g_b[b] = gini(d); t1[b] = top_share(d, 0.01); t10[b] = top_share(d, 0.10)
59+ ranks = np.arange(1, len(x) + 1); xs = np.sort(x)[::-1]
60+ slope = float(np.polyfit(np.log(ranks), np.log(xs), 1)[0])
61+ fit = powerlaw_fit(x); lv = lognormal_vs_powerlaw(x, fit)
62+ res = {"stores": int(len(x)), "listings": int(x.sum()), "gini": round(gini(x), 4), "gini_ci": [round(float(np.percentile(g_b, 2.5)), 4), round(float(np.percentile(g_b, 97.5)), 4)],
63+ "top1pct_share": round(top_share(x, 0.01), 4), "top1_ci": [round(float(np.percentile(t1, 2.5)), 4), round(float(np.percentile(t1, 97.5)), 4)],
64+ "top10pct_share": round(top_share(x, 0.10), 4), "top10_ci": [round(float(np.percentile(t10, 2.5)), 4), round(float(np.percentile(t10, 97.5)), 4)],
65+ "median_catalogue": float(np.median(x)), "p90": float(np.percentile(x, 90)), "p99": float(np.percentile(x, 99)), "max": int(x.max()),
66+ "rank_size_slope_loglog": round(slope, 4), "powerlaw": fit, "lognormal_vs_powerlaw": lv,
67+ "decision_prereg": bool(gini(x) >= 0.70 and top_share(x, 0.10) >= 0.50)}
68+ # within-region
69+ wr = {}
70+ for r, g in sp[sp.region_final != "Inconnue"].groupby("region_final"):
71+ v = g.n_listings.values
72+ if len(v) < 5: wr[r] = {"stores": int(len(v)), "gini": None}; continue
73+ gb = [gini(rng.choice(v, len(v), replace=True)) for _ in range(500)]
74+ wr[r] = {"stores": int(len(v)), "listings": int(v.sum()), "gini": round(gini(v), 3), "gini_ci": [round(float(np.percentile(gb, 2.5)), 3), round(float(np.percentile(gb, 97.5)), 3)],
75+ "top10pct_share": round(top_share(v, 0.10), 3), "median": float(np.median(v))}
76+ res["within_region"] = wr
77+ pd.DataFrame({"rank": ranks, "n_listings": xs}).to_csv(PROC / "rank_size.csv", index=False)
78+ write_json(res, ROOT / "experiments" / "h3_longtail.json", "h3"); ledger("models.h3_longtail", **{k: v for k, v in res.items() if k != "within_region"})
79+ log.info(json.dumps({k: v for k, v in res.items() if k != "within_region"}))
80+
81+
82+if __name__ == "__main__":
83+ main()
added src/models/h4_dynamics.py +95 −0
@@ -0,0 +1,95 @@
1+"""H4 — Related diversification (EXPLORATORY). Weekly (store, category) presence reconstructed from first_seen/last_seen.
2+Baseline weeks W36–W39 (2026-08-31 … 2026-09-27): portfolio and relatedness (proximity across stores) computed here only.
3+Outcome: entry into a category absent in W36–W39 and present (>= 1 listing) in W40–W44 (2026-09-28 … 2026-11-01).
4+LPM Entry_sc = b * Density_sc + a_s + g_c + e, SE clustered by store; placebo with category-relabelled proximity.
5+Region-level entries counted descriptively. Connector-change audit: share of entering stores whose sync_log shows a
6+status change or an 'added' burst in the outcome window.
7+"""
8+from __future__ import annotations
9+import json
10+import numpy as np, pandas as pd
11+from src.common import ROOT, P, SEED, get_logger, ledger, register_output, write_json
12+
13+log = get_logger("models.h4")
14+PROC = ROOT / "data" / "processed"
15+BASE = (pd.Timestamp("2026-08-31", tz="UTC"), pd.Timestamp("2026-09-28", tz="UTC"))
16+OUT = (pd.Timestamp("2026-09-28", tz="UTC"), pd.Timestamp("2026-11-02", tz="UTC"))
17+
18+
19+def present(li, start, end):
20+ """listings alive at some point in [start, end): first_seen < end and last_seen >= start"""
21+ m = (li.first_seen_utc < end) & (li.last_seen_utc >= start)
22+ return li[m].groupby(["store_id", "category"]).size().rename("n").reset_index()
23+
24+
25+def proximity(pres):
26+ pv = pres.assign(v=1).pivot_table(index="store_id", columns="category", values="v", fill_value=0)
27+ co = pv.T.values @ pv.values; k = np.diag(co).astype(float)
28+ phi = co / np.maximum(np.minimum.outer(k, k), 1); np.fill_diagonal(phi, 0); return pd.DataFrame(phi, index=pv.columns, columns=pv.columns), pv
29+
30+
31+def lpm(df, rng):
32+ # within transformation for two-way FE (store, category) via iterative demeaning
33+ y = df.entry.values.astype(float); x = df.density.values.astype(float)
34+ s = df.store_id.astype("category").cat.codes.values; c = df.category.astype("category").cat.codes.values
35+ def demean(v):
36+ v = v.copy()
37+ for _ in range(50):
38+ v -= pd.Series(v).groupby(s).transform("mean").values; v -= pd.Series(v).groupby(c).transform("mean").values
39+ return v
40+ yw, xw = demean(y), demean(x); b = float((xw * yw).sum() / (xw ** 2).sum()); r = yw - b * xw
41+ g = pd.Series(xw * r).groupby(s).sum(); se = float(np.sqrt((g ** 2).sum()) / (xw ** 2).sum())
42+ return b, se
43+
44+
45+def main():
46+ rng = np.random.default_rng(SEED)
47+ li = pd.read_parquet(P["interim"] / "listings_clean.parquet"); li = li[li.f_published | (li.active == 0)] # all live-store listings incl. inactive
48+ li = li[li.f_live_store & ~li.f_hors_mission & ~li.f_sibling_dup]
49+ sp = pd.read_parquet(PROC / "store_panel.parquet").set_index("id")
50+ base = present(li, *BASE); out = present(li, *OUT)
51+ phi, pv = proximity(base)
52+ cats = list(pv.columns); stores = pv.index
53+ dens = (pv.values @ phi.values) / np.maximum(phi.values.sum(0), 1e-9) # density of c around store's baseline portfolio
54+ D = pd.DataFrame(dens, index=stores, columns=cats).stack().rename("density").reset_index().rename(columns={"level_0": "store_id", "level_1": "category"})
55+ D = D.merge(pv.stack().rename("base_present").reset_index().rename(columns={"level_0": "store_id", "level_1": "category"}), on=["store_id", "category"])
56+ outp = out.assign(out_present=1)[["store_id", "category", "out_present"]]
57+ D = D.merge(outp, on=["store_id", "category"], how="left"); D["out_present"] = D.out_present.fillna(0)
58+ D = D[D.base_present == 0].copy(); D["entry"] = D.out_present.astype(int)
59+ b, se = lpm(D, rng)
60+ # placebo: relabel categories in the proximity matrix (random permutation of rows+columns of phi) so that the
61+ # store's portfolio is scored against a wrong relatedness structure; 200 draws
62+ plac = []
63+ for k in range(200):
64+ pi = rng.permutation(len(cats)); php = phi.values[np.ix_(pi, pi)]
65+ dp = (pv.values @ php) / np.maximum(php.sum(0), 1e-9)
66+ Dp = D.copy(); Dp["density"] = pd.DataFrame(dp, index=stores, columns=cats).stack().reindex(pd.MultiIndex.from_frame(D[["store_id", "category"]])).values
67+ plac.append(lpm(Dp, rng)[0])
68+ # region-level entries (descriptive)
69+ sr = sp.region_final
70+ rb = base.assign(region=base.store_id.map(sr)).query("region!='Inconnue'").groupby(["region", "category"]).n.sum()
71+ ro = out.assign(region=out.store_id.map(sr)).query("region!='Inconnue'").groupby(["region", "category"]).n.sum()
72+ all_rc = pd.MultiIndex.from_product([sorted(sr[sr != "Inconnue"].unique()), cats])
73+ rb = rb.reindex(all_rc).fillna(0); ro = ro.reindex(all_rc).fillna(0)
74+ region_entries = [(r, c) for (r, c) in all_rc if rb[(r, c)] == 0 and ro[(r, c)] > 0]
75+ region_exits = [(r, c) for (r, c) in all_rc if rb[(r, c)] > 0 and ro[(r, c)] == 0]
76+ # connector audit: entering stores with an 'added' burst (> 50 % of baseline catalogue added in one sync) in the outcome window
77+ sl = pd.read_parquet(P["interim"] / "sync_log.parquet"); slo = sl[(sl.ts_utc >= OUT[0]) & (sl.ts_utc < OUT[1])]
78+ basesize = base.groupby("store_id").n.sum()
79+ burst = slo.groupby("store_id").added.max() / basesize.reindex(slo.store_id.unique()).fillna(1)
80+ entering = D[D.entry == 1].store_id.unique()
81+ share_burst = float((burst.reindex(entering).fillna(0) > 0.5).mean()) if len(entering) else None
82+ res = {"status": "exploratory", "baseline_window": [str(BASE[0].date()), str((BASE[1] - pd.Timedelta(days=1)).date())], "outcome_window": [str(OUT[0].date()), str((OUT[1] - pd.Timedelta(days=1)).date())],
83+ "stores": int(pv.shape[0]), "store_category_cells_absent_at_baseline": int(len(D)), "entries": int(D.entry.sum()), "entering_stores": int(len(entering)),
84+ "lpm_density_coef": round(b, 4), "se_cluster_store": round(se, 4), "t": round(b / se, 3) if se > 0 else None,
85+ "placebo_coef_mean": round(float(np.mean(plac)), 4), "placebo_p95": round(float(np.percentile(plac, 95)), 4), "placebo_p": float((np.sum(np.array(plac) >= b) + 1) / (len(plac) + 1)),
86+ "density_mean_entry": round(float(D[D.entry == 1].density.mean()), 4), "density_mean_no_entry": round(float(D[D.entry == 0].density.mean()), 4),
87+ "region_level_entries": region_entries, "region_level_exits": region_exits, "n_region_entries": len(region_entries),
88+ "share_entering_stores_with_added_burst": share_burst}
89+ D.to_parquet(PROC / "h4_panel.parquet", index=False); register_output(PROC / "h4_panel.parquet", "h4")
90+ write_json(res, ROOT / "experiments" / "h4_dynamics.json", "h4"); ledger("models.h4_dynamics", **{k: v for k, v in res.items() if "region_level" not in k})
91+ log.info(json.dumps({k: v for k, v in res.items() if "region_level" not in k}))
92+
93+
94+if __name__ == "__main__":
95+ main()
added src/models/h5_hedonic.py +128 −0
@@ -0,0 +1,128 @@
1+"""H5 — Cross-merchant price dispersion of matched products (cross-section at the snapshot).
2+
3+Sample S_M: match groups (tiers A+B primary; A+B+C sensitivity) with comparable variant structure, both stores in S_R
4+(region known), stores not siblings, groups spanning >= 2 stores after filters.
5+Model: log P_im = alpha_i + gamma_r(m) + delta_platform(m) + b1 log n_m + b2 Reseller_m + b3 Certified_m + e_im,
6+group fixed effects absorbed by within-group demeaning; SE clustered by store; joint test of region effects and the
7+t-test on Reseller use a wild cluster bootstrap (Rademacher, 9 999 draws, restricted residuals).
8+Outputs experiments/h5_hedonic.json, data/processed/h5_groups.parquet, data/processed/h5_region_effects.csv
9+"""
10+from __future__ import annotations
11+import json
12+import numpy as np, pandas as pd
13+from src.common import ROOT, P, SEED, get_logger, ledger, register_output, write_json
14+
15+log = get_logger("models.h5")
16+PROC = ROOT / "data" / "processed"
17+B = 9999
18+
19+
20+def build_sample(tiers):
21+ pr = pd.read_parquet(P["interim"] / "match_pairs.parquet")
22+ li = pd.read_parquet(P["interim"] / "listings_clean.parquet").set_index("uid")
23+ sp = pd.read_parquet(PROC / "store_panel.parquet").set_index("id")
24+ sib = pd.read_parquet(P["interim"] / "sibling_stores.parquet").set_index("id").sibling_rep
25+ pr = pr[pr.tier.isin(tiers) & pr.comparable]
26+ ok = lambda s: s.map(sp.region_final).fillna("Inconnue") != "Inconnue"
27+ pr = pr[ok(pr.store_a) & ok(pr.store_b)]
28+ pr = pr[pr.store_a.map(sib).fillna(pr.store_a) != pr.store_b.map(sib).fillna(pr.store_b)]
29+ import networkx as nx
30+ G = nx.Graph(); G.add_edges_from(pr[["uid_a", "uid_b"]].itertuples(index=False, name=None))
31+ rows = [(g, u) for g, comp in enumerate(nx.connected_components(G)) for u in comp]
32+ d = pd.DataFrame(rows, columns=["group", "uid"])
33+ d["store"] = d.uid.map(li.store_id); d["price"] = d.uid.map(li.price); d["category"] = d.uid.map(li.category)
34+ d["region"] = d.store.map(sp.region_final); d["platform"] = d.store.map(sp.platform).fillna("other")
35+ d["log_n"] = np.log(d.store.map(sp.n_listings)); d["reseller"] = d.store.map(sp.store_kind).isin(["revendeur", "collectif"]).astype(float)
36+ d["certified"] = d.store.map(sp.certified).fillna(False).astype(float); d["lp"] = np.log(d.price)
37+ gs = d.groupby("group").store.nunique(); d = d[d.group.map(gs) >= 2]
38+ return d
39+
40+
41+def within(df, cols):
42+ return df[cols] - df.groupby("group")[cols].transform("mean")
43+
44+
45+def fit(d, rng, label):
46+ # design: region dummies (drop the largest region), platform dummies (drop shopify), controls
47+ regions = sorted(d.region.unique()); base_r = d.region.value_counts().idxmax()
48+ plats = sorted(d.platform.unique()); base_p = "shopify" if "shopify" in plats else plats[0]
49+ X = pd.DataFrame(index=d.index)
50+ for r in regions:
51+ if r != base_r: X[f"r::{r}"] = (d.region == r).astype(float)
52+ for p_ in plats:
53+ if p_ != base_p: X[f"p::{p_}"] = (d.platform == p_).astype(float)
54+ X["log_n"] = d.log_n; X["reseller"] = d.reseller; X["certified"] = d.certified
55+ cols = list(X.columns); dd = pd.concat([d[["group", "store", "lp"]], X], axis=1)
56+ W = within(dd, cols + ["lp"]); Xw = W[cols].values; yw = W["lp"].values
57+ keep = Xw.std(0) > 1e-10; Xw = Xw[:, keep]; cols = [c for c, k in zip(cols, keep) if k]
58+ beta, *_ = np.linalg.lstsq(Xw, yw, rcond=None); e = yw - Xw @ beta
59+ cl = d.store.astype("category").cat.codes.values; G = cl.max() + 1
60+ XtX_inv = np.linalg.pinv(Xw.T @ Xw)
61+ def cluster_cov(Xw, e):
62+ meat = np.zeros((Xw.shape[1], Xw.shape[1]))
63+ for g in range(G):
64+ m = cl == g; s = Xw[m].T @ e[m]; meat += np.outer(s, s)
65+ return XtX_inv @ meat @ XtX_inv * G / (G - 1)
66+ V = cluster_cov(Xw, e); se = np.sqrt(np.diag(V))
67+ ridx = [i for i, c in enumerate(cols) if c.startswith("r::")]
68+ def wald(beta, V, idx):
69+ b = beta[idx]; Vi = V[np.ix_(idx, idx)]; return float(b @ np.linalg.pinv(Vi) @ b)
70+ W_obs = wald(beta, V, ridx)
71+ # wild cluster bootstrap: restricted model (no region dummies) residuals, Rademacher by store
72+ nr = [i for i in range(len(cols)) if i not in ridx]
73+ b_r, *_ = np.linalg.lstsq(Xw[:, nr], yw, rcond=None); e_r = yw - Xw[:, nr] @ b_r; yhat_r = Xw[:, nr] @ b_r
74+ Wb = np.empty(B)
75+ i_res = cols.index("reseller") if "reseller" in cols else None
76+ nr2 = [i for i in range(len(cols)) if i != i_res] if i_res is not None else None
77+ if i_res is not None:
78+ b_r2, *_ = np.linalg.lstsq(Xw[:, nr2], yw, rcond=None); e_r2 = yw - Xw[:, nr2] @ b_r2; yhat_r2 = Xw[:, nr2] @ b_r2
79+ tb = np.empty(B); t_obs = beta[i_res] / se[i_res] if i_res is not None else np.nan
80+ for b in range(B):
81+ w = rng.choice([-1.0, 1.0], G)[cl]
82+ yb = yhat_r + e_r * w; bb = XtX_inv @ (Xw.T @ yb); eb = yb - Xw @ bb
83+ Wb[b] = wald(bb, cluster_cov(Xw, eb), ridx)
84+ if i_res is not None:
85+ yb2 = yhat_r2 + e_r2 * w; bb2 = XtX_inv @ (Xw.T @ yb2); eb2 = yb2 - Xw @ bb2; V2 = cluster_cov(Xw, eb2)
86+ tb[b] = bb2[i_res] / np.sqrt(V2[i_res, i_res])
87+ p_region = float((np.sum(Wb >= W_obs) + 1) / (B + 1))
88+ p_res = float((np.sum(np.abs(tb) >= abs(t_obs)) + 1) / (B + 1)) if i_res is not None else None
89+ n_groups = int(d.group.nunique())
90+ gaps = d.groupby("group").lp.agg(lambda s: s.max() - s.min())
91+ reg_stores = d.groupby("region").store.nunique()
92+ res = {"label": label, "obs": int(len(d)), "groups": n_groups, "stores": int(G), "regions": len(regions), "base_region": base_r,
93+ "regions_with_ge5_stores": int((reg_stores >= 5).sum()), "stores_by_region": reg_stores.to_dict(),
94+ "coef": {c: {"b": round(float(b), 4), "se_cluster": round(float(s), 4)} for c, b, s in zip(cols, beta, se)},
95+ "wald_region": round(W_obs, 3), "df_region": len(ridx), "p_region_wildboot": p_region, "t_reseller": round(float(t_obs), 3) if i_res is not None else None, "p_reseller_wildboot": p_res,
96+ "within_R2": round(float(1 - e.var() / yw.var()), 4),
97+ "gap_median": round(float(gaps.median()), 4), "gap_p90": round(float(gaps.quantile(0.9)), 4), "share_gap_gt5pct": round(float((gaps > 0.05).mean()), 4),
98+ "share_gap_zero": round(float((gaps < 1e-9).mean()), 4), "B": B}
99+ eff = pd.DataFrame({"region": [c[3:] for c in cols if c.startswith("r::")], "effect": [beta[i] for i in ridx], "se": [se[i] for i in ridx]})
100+ eff = pd.concat([eff, pd.DataFrame({"region": [base_r], "effect": [0.0], "se": [0.0]})]); eff["label"] = label; eff["n_stores"] = eff.region.map(reg_stores)
101+ return res, eff, d
102+
103+
104+def main():
105+ rng = np.random.default_rng(SEED); out = []; effs = []
106+ for label, tiers in (("primary_AB", ["A", "B"]), ("sens_ABC", ["A", "B", "C"])):
107+ d = build_sample(tiers)
108+ if d.group.nunique() < 20:
109+ out.append({"label": label, "status": "insufficient", "groups": int(d.group.nunique())}); continue
110+ res, eff, dd = fit(d, rng, label); out.append(res); effs.append(eff); log.info(json.dumps({k: v for k, v in res.items() if k not in ("coef", "stores_by_region")}))
111+ if label == "primary_AB":
112+ dd.to_parquet(PROC / "h5_groups.parquet", index=False); register_output(PROC / "h5_groups.parquet", "h5")
113+ pd.concat(effs).to_csv(PROC / "h5_region_effects.csv", index=False)
114+ # descriptive certification contrast (NOT H6): within-category, store-clustered
115+ li = pd.read_parquet(P["interim"] / "listings_clean.parquet"); sp = pd.read_parquet(PROC / "store_panel.parquet").set_index("id")
116+ s = li[li.f_analysis_price].copy(); s["cert"] = s.store_id.map(sp.cert_adq | sp.cert_lpq).fillna(False).astype(float)
117+ s["region"] = s.store_id.map(sp.region_final); s = s[s.region.notna() & (s.region != "Inconnue")]
118+ s["y"] = s.log_price - s.groupby("category").log_price.transform("mean"); s["x"] = s.cert - s.groupby("category").cert.transform("mean")
119+ b = float((s.x * s.y).sum() / (s.x ** 2).sum()); r = s.y - b * s.x
120+ g = s.assign(r=r).groupby("store_id").apply(lambda h: (h.x * h.r).sum()); se = float(np.sqrt((g ** 2).sum()) / (s.x ** 2).sum())
121+ cert = {"note": "descriptive store-certification contrast (Aliments du Québec / Les Produits du Québec), category FE, store-clustered SE — NOT a test of H6",
122+ "obs": int(len(s)), "stores": int(s.store_id.nunique()), "certified_stores": int(s.groupby('store_id').cert.first().sum()), "b_log_price": round(b, 4), "se": round(se, 4)}
123+ write_json({"models": out, "certification_contrast": cert}, ROOT / "experiments" / "h5_hedonic.json", "h5"); ledger("models.h5_hedonic", models=[{k: v for k, v in m.items() if k not in ("coef", "stores_by_region")} for m in out], cert=cert)
124+ log.info(json.dumps(cert))
125+
126+
127+if __name__ == "__main__":
128+ main()
added src/models/h7_complexity.py +119 −0
@@ -0,0 +1,119 @@
1+"""H7 — Digital-assortment complexity indicator with validation (V1 bootstrap stability, V2 store-reshuffle null, V4 community stability).
2+V3 (incremental information vs external covariates) is computed in src/models/h2_scale.py once external data exist.
3+Matrix M_rc = 1[RAA_rc >= 1], scheme M on S_R. Indicators: diversity (row sums), ECI (method of reflections / eigenvector of
4+D_r^-1 M D_c^-1 M^T, sign fixed so that corr(ECI, diversity) >= 0), Fitness (Tacchella et al. 2012, 200 iterations).
5+Also: category relatedness (Hidalgo proximity across STORES), category network, Louvain communities.
6+"""
7+from __future__ import annotations
8+import json
9+import numpy as np, pandas as pd, networkx as nx
10+from scipy import stats
11+from src.common import ROOT, SEED, get_logger, ledger, register_output, write_json
12+from src.models.h1_raa import weights, table, raa
13+
14+log = get_logger("models.h7")
15+PROC = ROOT / "data" / "processed"
16+
17+
18+def eci(M):
19+ kr = M.sum(1); kc = M.sum(0)
20+ ok_r = kr > 0; ok_c = kc > 0
21+ Mm = M[np.ix_(ok_r, ok_c)]; kr = Mm.sum(1); kc = Mm.sum(0)
22+ Mt = (Mm / kr[:, None]) @ (Mm.T / kc[:, None]).T if False else (Mm / kr[:, None]) @ (Mm / kc).T
23+ w, v = np.linalg.eig(Mt); order = np.argsort(-w.real); vec = v[:, order[1]].real
24+ vec = (vec - vec.mean()) / vec.std()
25+ if np.corrcoef(vec, kr)[0, 1] < 0: vec = -vec
26+ out = np.full(M.shape[0], np.nan); out[ok_r] = vec; return out
27+
28+
29+def lambda2(M):
30+ kr = M.sum(1); kc = M.sum(0); ok_r = kr > 0; ok_c = kc > 0; Mm = M[np.ix_(ok_r, ok_c)]
31+ Mt = (Mm / Mm.sum(1)[:, None]) @ (Mm / Mm.sum(0)).T; w = np.sort(np.linalg.eigvals(Mt).real)[::-1]; return float(w[1]) if len(w) > 1 else np.nan
32+
33+
34+def spectral_radius(M):
35+ R, C = M.shape; A = np.zeros((R + C, R + C)); A[:R, R:] = M; A[R:, :R] = M.T; return float(np.max(np.linalg.eigvalsh(A)))
36+
37+
38+def fitness(M, iters=200):
39+ F = np.ones(M.shape[0]); Q = np.ones(M.shape[1])
40+ for _ in range(iters):
41+ F1 = M @ Q; F1 = F1 / F1.mean()
42+ Q1 = 1.0 / (M.T @ (1.0 / np.maximum(F, 1e-12))); Q1 = Q1 / Q1.mean(); F, Q = F1, Q1
43+ return F, Q
44+
45+
46+def matrix(d, regions, cats):
47+ rcode = d.region_final.map({r: i for i, r in enumerate(regions)}).values; ccode = d.category.map({c: i for i, c in enumerate(cats)}).values
48+ t = table(rcode, ccode, weights(d, "M"), len(regions), len(cats)); A = raa(np.where(t == 0, 1e-12, t))
49+ return (A >= 1).astype(float), t, A
50+
51+
52+def proximity_stores(sc):
53+ pres = sc.assign(v=1).pivot_table(index="store_id", columns="category", values="v", fill_value=0)
54+ co = pres.T @ pres; k = np.diag(co).astype(float)
55+ phi = co.values / np.maximum(np.minimum.outer(k, k), 1); np.fill_diagonal(phi, 0)
56+ return pd.DataFrame(phi, index=pres.columns, columns=pres.columns), pres
57+
58+
59+def main():
60+ rng = np.random.default_rng(SEED)
61+ sc = pd.read_parquet(PROC / "store_category.parquet"); d = sc[sc.region_final != "Inconnue"].reset_index(drop=True)
62+ regions = sorted(d.region_final.unique()); cats = sorted(d.category.unique())
63+ M, t, A = matrix(d, regions, cats)
64+ div = M.sum(1); ubiq = M.sum(0); e = eci(M); F, Q = fitness(M)
65+ base = pd.DataFrame({"region": regions, "diversity": div, "eci": e, "fitness": F, "n_stores": d.groupby("region_final").store_id.nunique().reindex(regions).values})
66+ # V1: store bootstrap
67+ stores = d.store_id.unique(); sidx = d.store_id.map({s: i for i, s in enumerate(stores)}).values
68+ rows_by_store = [np.where(sidx == i)[0] for i in range(len(stores))]
69+ rhos, rhos_f, divs = [], [], []
70+ for b in range(500):
71+ draw = rng.integers(0, len(stores), len(stores)); idx = np.concatenate([rows_by_store[i] for i in draw])
72+ Mb, _, _ = matrix(d.iloc[idx], regions, cats); eb = eci(Mb); Fb, _ = fitness(Mb)
73+ m = ~np.isnan(eb) & ~np.isnan(e)
74+ rhos.append(stats.spearmanr(e[m], eb[m]).correlation); rhos_f.append(stats.spearmanr(F, Fb).correlation); divs.append(stats.spearmanr(div, Mb.sum(1)).correlation)
75+ # V2: store-level region reshuffle null
76+ sreg = d.drop_duplicates("store_id").set_index("store_id").region_final.reindex(stores).values
77+ null_l2, null_sr, null_corr_div = [], [], []
78+ for k in range(2000):
79+ perm = rng.permutation(sreg); dd = d.assign(region_final=perm[sidx])
80+ Mp, _, _ = matrix(dd, regions, cats); ep = eci(Mp)
81+ null_l2.append(lambda2(Mp)); null_sr.append(spectral_radius(Mp)); m = ~np.isnan(ep); null_corr_div.append(stats.spearmanr(ep[m], Mp.sum(1)[m]).correlation)
82+ obs_corr_div = float(stats.spearmanr(e, div).correlation); obs_l2 = lambda2(M); obs_sr = spectral_radius(M)
83+ p_l2 = float((np.sum(np.array(null_l2) >= obs_l2) + 1) / 2001); p_sr = float((np.sum(np.array(null_sr) >= obs_sr) + 1) / 2001)
84+ # relatedness network and communities (V4)
85+ phi, pres = proximity_stores(sc)
86+ G = nx.Graph()
87+ for i, a in enumerate(cats):
88+ for j, b in enumerate(cats):
89+ if j > i and phi.loc[a, b] > 0: G.add_edge(a, b, weight=float(phi.loc[a, b]))
90+ try:
91+ import community as louvain
92+ parts = [louvain.best_partition(G, weight="weight", random_state=s) for s in range(200)]
93+ from sklearn.metrics import normalized_mutual_info_score as nmi
94+ labs = [[p[c] for c in cats] for p in parts]
95+ nmis = [nmi(labs[0], labs[k]) for k in range(1, 200)]
96+ nmods = [len(set(p.values())) for p in parts]
97+ v4 = {"nmi_median_vs_run0": round(float(np.median(nmis)), 3), "nmi_p10": round(float(np.percentile(nmis, 10)), 3), "n_communities_mode": int(stats.mode(nmods, keepdims=False).mode),
98+ "communities_run0": {c: int(parts[0][c]) for c in cats}}
99+ except Exception as ex: # noqa: BLE001
100+ v4 = {"error": str(ex)[:200]}
101+ # maximum spanning tree for the figure
102+ mst = nx.maximum_spanning_tree(G, weight="weight")
103+ nx.write_weighted_edgelist(G, PROC / "category_proximity_edges.txt"); phi.to_csv(PROC / "category_proximity.csv")
104+ base.to_csv(PROC / "h7_region_indicators.csv", index=False); register_output(PROC / "h7_region_indicators.csv", "h7")
105+ pd.DataFrame(A, index=regions, columns=cats).to_csv(PROC / "h7_raa_M.csv"); pd.DataFrame(M, index=regions, columns=cats).to_csv(PROC / "h7_M.csv")
106+ res = {"regions": len(regions), "categories": len(cats), "M_density": round(float(M.mean()), 3), "diversity": dict(zip(regions, div.astype(int).tolist())),
107+ "eci": {r: round(float(x), 3) for r, x in zip(regions, e)}, "fitness": {r: round(float(x), 3) for r, x in zip(regions, F)},
108+ "V1_bootstrap_rank_stability": {"eci_rho_median": round(float(np.nanmedian(rhos)), 3), "eci_rho_p10": round(float(np.nanpercentile(rhos, 10)), 3), "fitness_rho_median": round(float(np.nanmedian(rhos_f)), 3), "diversity_rho_median": round(float(np.nanmedian(divs)), 3), "pass_eci": bool(np.nanmedian(rhos) >= 0.8)},
109+ "V2_reshuffle_null": {"obs_lambda2": round(obs_l2, 4), "null_lambda2_p95": round(float(np.percentile(null_l2, 95)), 4), "p_lambda2": p_l2,
110+ "obs_spectral_radius": round(obs_sr, 4), "null_spectral_radius_p95": round(float(np.percentile(null_sr, 95)), 4), "p_spectral_radius": p_sr,
111+ "obs_corr_eci_diversity": round(obs_corr_div, 3), "null_corr_eci_diversity_p5_p95": [round(float(np.nanpercentile(null_corr_div, 5)), 3), round(float(np.nanpercentile(null_corr_div, 95)), 3)],
112+ "pass": bool(p_l2 < 0.05)},
113+ "V4_community_stability": v4, "mst_edges": [(a, b, round(w, 3)) for a, b, w in mst.edges(data="weight")]}
114+ write_json(res, ROOT / "experiments" / "h7_complexity.json", "h7"); ledger("models.h7_complexity", **{k: v for k, v in res.items() if k not in ("mst_edges",)})
115+ log.info(json.dumps({k: v for k, v in res.items() if k in ("M_density", "V1_bootstrap_rank_stability", "V2_reshuffle_null", "V4_community_stability")}, ensure_ascii=False)[:900])
116+
117+
118+if __name__ == "__main__":
119+ main()
modified src/validation/category_audit.py +5 −4
@@ -92,21 +92,22 @@ def parse(out):
92 def annotate(): 92 def annotate():
93 df = pd.read_csv(SAMPLE) 93 df = pd.read_csv(SAMPLE)
94 for col, fn in (("llm_a", _anthropic), ("llm_b", _openai)): 94 for col, fn in (("llm_a", _anthropic), ("llm_b", _openai)):
95− if col in df.columns and df[col].notna().all(): 95+ if col in df.columns and df[col].notna().all() and not df[col].isin(["PARSE_ERROR", "INVALID"]).any():
96 log.info("%s already annotated", col); continue 96 log.info("%s already annotated", col); continue
97 if col not in df.columns: 97 if col not in df.columns:
98 df[col] = None; df[col + "_conf"] = None 98 df[col] = None; df[col + "_conf"] = None
99+ df.loc[df[col].isin(["PARSE_ERROR", "INVALID"]), col] = None
99 todo = df.index[df[col].isna()].tolist() 100 todo = df.index[df[col].isna()].tolist()
100 usage = {"in": 0, "out": 0, "calls": 0, "errors": 0} 101 usage = {"in": 0, "out": 0, "calls": 0, "errors": 0}
101 def work(i): 102 def work(i):
102 r = df.loc[i] 103 r = df.loc[i]
103− for attempt in range(3): 104+ for attempt in range(6):
104 try: 105 try:
105 out, u = fn(fiche(r)); return i, out, u 106 out, u = fn(fiche(r)); return i, out, u
106 except Exception as e: # noqa: BLE001 107 except Exception as e: # noqa: BLE001
107− time.sleep(2 * (attempt + 1)); err = str(e)[:120] 108+ time.sleep(min(60, 3 * 2 ** attempt)); err = str(e)[:120]
108 return i, f"ERROR {err}", {"in": 0, "out": 0, "s": 0} 109 return i, f"ERROR {err}", {"in": 0, "out": 0, "s": 0}
109− with cf.ThreadPoolExecutor(8) as ex: 110+ with cf.ThreadPoolExecutor(3) as ex:
110 for i, out, u in ex.map(work, todo): 111 for i, out, u in ex.map(work, todo):
111 k, conf = parse(out); df.loc[i, col] = k; df.loc[i, col + "_conf"] = conf 112 k, conf = parse(out); df.loc[i, col] = k; df.loc[i, col + "_conf"] = conf
112 usage["in"] += u["in"]; usage["out"] += u["out"]; usage["calls"] += 1; usage["errors"] += out.startswith("ERROR") 113 usage["in"] += u["in"]; usage["out"] += u["out"]; usage["calls"] += 1; usage["errors"] += out.startswith("ERROR")
modified src/validation/match_validation.py +5 −4
@@ -66,17 +66,18 @@ def parse(out):
66 def annotate(): 66 def annotate():
67 df = pd.read_csv(SAMPLE) 67 df = pd.read_csv(SAMPLE)
68 for col, fn in (("llm_a", _anthropic), ("llm_b", _openai)): 68 for col, fn in (("llm_a", _anthropic), ("llm_b", _openai)):
69− if col in df.columns and df[col].notna().all(): 69+ if col in df.columns and df[col].notna().all() and not df[col].isin(["PARSE_ERROR", "INVALID"]).any():
70 continue 70 continue
71 if col not in df.columns: df[col] = None 71 if col not in df.columns: df[col] = None
72+ df.loc[df[col].isin(["PARSE_ERROR", "INVALID"]), col] = None
72 todo = df.index[df[col].isna()].tolist(); usage = {"in": 0, "out": 0, "calls": 0, "errors": 0} 73 todo = df.index[df[col].isna()].tolist(); usage = {"in": 0, "out": 0, "calls": 0, "errors": 0}
73 def work(i): 74 def work(i):
74 r = df.loc[i]; text = "FICHE 1\n" + card(r, "a") + "\n\nFICHE 2\n" + card(r, "b") 75 r = df.loc[i]; text = "FICHE 1\n" + card(r, "a") + "\n\nFICHE 2\n" + card(r, "b")
75− for k in range(3): 76+ for k in range(6):
76 try: return i, *fn(text) 77 try: return i, *fn(text)
77− except Exception as e: time.sleep(2 * (k + 1)); err = str(e)[:100] 78+ except Exception as e: time.sleep(min(60, 3 * 2 ** k)); err = str(e)[:100]
78 return i, f"ERROR {err}", {"in": 0, "out": 0} 79 return i, f"ERROR {err}", {"in": 0, "out": 0}
79− with cf.ThreadPoolExecutor(8) as ex: 80+ with cf.ThreadPoolExecutor(3) as ex:
80 for i, out, u in ex.map(work, todo): 81 for i, out, u in ex.map(work, todo):
81 df.loc[i, col] = parse(out); usage["in"] += u["in"]; usage["out"] += u["out"]; usage["calls"] += 1; usage["errors"] += out.startswith("ERROR") 82 df.loc[i, col] = parse(out); usage["in"] += u["in"]; usage["out"] += u["out"]; usage["calls"] += 1; usage["errors"] += out.startswith("ERROR")
82 df.to_csv(SAMPLE, index=False); ledger("match_validation.annotate", annotator=col, **usage); log.info("%s %s", col, usage) 83 df.to_csv(SAMPLE, index=False); ledger("match_validation.annotate", annotator=col, **usage); log.info("%s %s", col, usage)
added src/validation/robustness.py +74 −0
@@ -0,0 +1,74 @@
1+"""Robustness variants (preregistered §5): H1 Cramér's V with store-reshuffle permutation p, H2-type diversity range and H3 Gini
2+recomputed on (i) S_R0, (ii) certification/association sources only, (iii) excluding Montréal, (iv) excluding the 1 % largest stores,
3+(v) 8 macro-categories, (vi) 'autre' dropped, (vii) categories reassigned by the audit confusion matrix (100 draws, if the audit exists),
4+(viii) excluding resellers/collectives, (ix) region conflicts dropped. Output experiments/robustness.json"""
5+from __future__ import annotations
6+import json
7+import numpy as np, pandas as pd
8+from src.common import ROOT, SEED, get_logger, ledger, write_json
9+from src.models.h1_raa import weights, table, cramers_v
10+from src.models.h3_longtail import gini
11+
12+log = get_logger("validation.robustness")
13+PROC = ROOT / "data" / "processed"
14+MACRO = {"erable": "food", "epicerie": "food", "cafe_the": "food", "chocolat": "food", "boulangerie": "food", "viande_poisson": "food", "fromage_laitier": "food", "boissons": "food",
15+ "alcool": "alcohol", "sante_beaute": "beauty", "maison": "home", "mode": "fashion", "bijoux": "fashion", "art": "art", "enfants": "kids_pets", "animaux": "kids_pets",
16+ "plein_air": "outdoor_garden", "jardin": "outdoor_garden", "industriel": "industrial", "autre": "other"}
17+CERT_SOURCES = {"alimentsduquebec_ent", "lesproduitsduquebec_ent", "lesproduitsduquebec_det", "cartv_bio", "ctaq", "erabledici", "fromagesdici", "cidreduquebec", "vinsduquebec",
18+ "distilleriesduquebec", "ambq_profils", "artisansaloeuvre", "afmq", "apiculteursduquebec", "boeufdici", "zoneboreale", "createursdesaveurs", "croquezoutaouais",
19+ "arretsgourmands", "goutezy", "laurentidesjenmange", "goutcotenord", "gaspesiegourmande", "charlevoix", "mauriciemiam", "gardemangerduquebec", "saveursbsl", "goutezat"}
20+
21+
22+def h1(d, rng, scheme="M", nperm=1000):
23+ d = d.reset_index(drop=True); regions = sorted(d.region_final.unique()); cats = sorted(d.category.unique())
24+ rcode = d.region_final.map({r: i for i, r in enumerate(regions)}).values; ccode = d.category.map({c: i for i, c in enumerate(cats)}).values
25+ w = weights(d, scheme); R, C = len(regions), len(cats); v = cramers_v(table(rcode, ccode, w, R, C))
26+ stores = d.store_id.unique(); sidx = d.store_id.map({s: i for i, s in enumerate(stores)}).values
27+ sreg = d.drop_duplicates("store_id").set_index("store_id").region_final.reindex(stores).map({r: i for i, r in enumerate(regions)}).values
28+ null = np.array([cramers_v(table(rng.permutation(sreg)[sidx], ccode, w, R, C)) for _ in range(nperm)])
29+ return {"V": round(v, 4), "null_mean": round(float(null.mean()), 4), "p": float((np.sum(null >= v) + 1) / (nperm + 1)), "stores": int(len(stores)), "regions": R}
30+
31+
32+def ent_range(d):
33+ out = {}
34+ for r, g in d.groupby("region_final"):
35+ w = g.n / g.groupby("store_id").n.transform("sum"); p = (w.groupby(g.category).sum() / w.sum()).values; p = p[p > 0]
36+ out[r] = float(-(p * np.log(p)).sum() / np.log(d.category.nunique()))
37+ s = pd.Series(out); return {"min": round(float(s.min()), 3), "max": round(float(s.max()), 3), "top": s.idxmax(), "bottom": s.idxmin()}
38+
39+
40+def main():
41+ rng = np.random.default_rng(SEED)
42+ sc = pd.read_parquet(PROC / "store_category.parquet"); sp = pd.read_parquet(PROC / "store_panel.parquet").set_index("id")
43+ base = sc[sc.region_final != "Inconnue"]
44+ variants = {"baseline_S_R": base, "S_R0_db_regions_only": base[base.region_source == "db"],
45+ "cert_assoc_sources_only": base[base.first_source.isin(CERT_SOURCES)], "excl_Montreal": base[base.region_final != "Montréal"],
46+ "excl_top1pct_stores": base[~base.store_id.isin(sc.groupby("store_id").n.sum().pipe(lambda s: s[s > s.quantile(0.99)]).index)],
47+ "macro8_categories": base.assign(category=base.category.map(MACRO)).groupby(["store_id", "category", "region_final", "region_source", "first_source", "store_kind"], as_index=False).n.sum(),
48+ "drop_autre": base[base.category != "autre"], "excl_resellers_collectives": base[~base.store_kind.isin(["revendeur", "collectif"])],
49+ "excl_region_conflicts": base[~base.store_id.map(sp.region_conflict).fillna(False)]}
50+ res = {}
51+ for k, d in variants.items():
52+ res[k] = {"h1_M": h1(d, rng, "M"), "h1_T": h1(d, rng, "T"), "entropy_M": ent_range(d), "gini_listings": round(gini(d.groupby("store_id").n.sum().values), 4)}
53+ log.info("%s %s", k, json.dumps(res[k]))
54+ audit = ROOT / "experiments" / "category_audit.json"
55+ if audit.exists():
56+ conf = json.load(open(audit)).get("confusion_rule_vs_consensus", {})
57+ if conf:
58+ cats = sorted(sc.category.unique()); Vs = []
59+ P_ = {r: {c: v for c, v in row.items()} for r, row in conf.items()}
60+ for k in range(100):
61+ d = base.copy()
62+ def draw(c):
63+ row = P_.get(c);
64+ if not row: return c
65+ ks, vs = list(row.keys()), np.array(list(row.values()), float); return rng.choice(ks, p=vs / vs.sum())
66+ d["category"] = [draw(c) for c in d.category]
67+ d = d.groupby(["store_id", "category", "region_final", "region_source", "first_source", "store_kind"], as_index=False).n.sum()
68+ Vs.append(h1(d, rng, "M", nperm=200))
69+ res["confusion_reassignment_100draws"] = {"V_mean": round(float(np.mean([v["V"] for v in Vs])), 4), "V_min": round(float(min(v["V"] for v in Vs)), 4), "share_p_lt_05": round(float(np.mean([v["p"] < 0.05 for v in Vs])), 3)}
70+ write_json(res, ROOT / "experiments" / "robustness.json", "robustness"); ledger("validation.robustness", variants=list(res))
71+
72+
73+if __name__ == "__main__":
74+ main()
75
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