Seeking talent for creative cities : the social dynamics of innovation
Notice bibliographique
Résumé
List of Tables List of Figures Notes on Contributors Acknowledgements Preface. Jill L Grant (Dalhousie University) Part I: Seeking Talent for Innovation Chapter 1. Attracting and Retaining Talent: Evidence from Canada's City-Regions. Meric S. Gertler (University of Toronto), Kate Geddie (Association of Universities and Colleges of Canada), Carolyn Hatch (University of Toronto), and Josephine V. Rekers (Lunds University) Chapter 2. Attracting and Retaining Talent in Canadian Cities: Towards a Holistic View? Tara Vinodrai (University of Waterloo) Part II: Attracting Sector Workers Chapter 3. Cosmopolitanism, Cultural Diversity, and Inclusion: Attracting and Retaining Artistic Talent in Toronto. Deborah Leslie (University of Toronto), Mia A. Hunt (Royal Holloway University of London), and Shauna Brail (University of Toronto) Chapter 4. Screenwriters in Toronto: Centre, Periphery, and Exclusionary Networks in Canadian Screen Storytelling. Charles H. Davis (Ryerson University), Jeremy Shtern (University of Ottawa), Michael Coutanche (Ryerson University), and Elizabeth Godo (Ryerson University) Chapter 5. Satisfaction Guaranteed? Individual Preferences, Experiences, and Mobility. Brian Hracs (Uppsala University) and Kevin Stolarick (Rotman School of Management, University of Toronto) Chapter 6. Those Hermit Artists: Musical Talent on the Edge of the Continent. Jill L Grant (Dalhousie University), Jeffry Haggett (Dalhousie University), and Jesse Morton (Dalhousie University) Part III: Attracting High Technology Workers Chapter 7. Attracting Knowledge Workers and the City Paradigm: Can We Plan for Talent in Montreal? Sebastien Darchen (The University of Queensland) and Diane-Gabrielle Tremblay (Universite du Quebec a Montreal) Chapter 8. Talent, Tolerance, and Community in Saskatoon Peter W.B. Phillips (University of Saskatchewan) and Graeme Webb (Simon Fraser University) Chapter 9. Exploring Creative Talent in a Natural Resource-Based Centre: The Case of Calgary Camille D. Ryan (University of Saskatchewan), Ben Li (University of Calgary) and Cooper H. Langford (University of Calgary) Part IV: Seeking Talent for Small Cities Chapter 10. Kingston and St John's: The Role of Relative Location in Talent Attraction and Retention Josh Lepawsky (Memorial University), Heather Hall (Memorial University), and Betsy Donald (Queen's University) Chapter 11. Small Cities as Talent Accelerators: Talent Mobility and Knowledge Flows in Moncton Yves Bourgeois (University of Moncton) Part V: Innovating in Talent Attraction Chapter 12. What Does the Class Approach Add to the Study of Talent, Creativity, and Innovation in Canadian City-Regions? Bjorn T. Asheim (Lunds University)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».