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Enregistrement W1548178558 · doi:10.1111/j.1541-0064.2010.00310.x

The social dynamics of attracting talent in Halifax

2010· article· en· W1548178558 sur OpenAlexaffvenueabout
Jill L. Grant, Karin Kronstal

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Public relationsDynamics (music)Locale (computer software)Creative industriesContext (archaeology)Quality (philosophy)Social dynamicsSociologyPsychologyPolitical scienceSocial sciencePedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper reports a case study of factors attracting and retaining talented and creative workers in Halifax, Nova Scotia. All categories of workers interviewed mentioned quality of place and amenities in discussing their location preferences, but that could not fully explain their choices. For some occupations (like health research), talented people followed jobs; in other sectors (like music), talented workers migrated to a sympathetic locale with the right conditions for creative engagement; creative workers in some occupations (like those in architectural, engineering or planning consulting) were more rooted in place. The social dynamics—that is, positive and collaborative social networks within key sectors and a wider community perceived as welcoming and interesting—make this mid‐sized city attractive to talented workers. Local universities and a vibrant music scene generate a mutually reinforcing context that attracted mobile talented and creative workers to the city. Respondents noted Halifax's limited cultural diversity but did not report a perceived lack of tolerance as affecting their choices. In smaller cities, the social dynamics of place and workplace and the quality of life available may play more significant roles than tolerance in attracting and retaining talented workers, challenging a basic assumption of creative cities discourse .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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