Cities and Growth: The Left Brain of North American Cities: Scientists and Engineers and Urban Growth
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the growth of human capital in Canadian and U.S. cities. Using pooled Census of Population data for 242 urban centres, we evaluate the link between long run employment growth and the supply of different types of skilled labour. The paper also examines whether the scientific capabilities of cities are influenced by amenities such as the size of the local cultural sector. The first part of the paper investigates the contribution of broad and specialized forms of human capital to long-run employment growth. We differentiate between employed degree holders (a general measure of human capital) and degree holders employed in science and cultural occupations (specific measures of human capital). Our growth models investigate long-run changes in urban employment from 1980 to 2000, and control for other factors that have been posited to influence the growth of cities. These include estimates of the amenities that proxy differences in the attractiveness of urban areas. The second part of the paper focuses specifically on a particular type of human capital'degree holders in science and engineering occupations. Our models evaluate the factors associated with the medium- and long-run growth of these occupations. Particular attention is placed on disentangling the relationships between science and engineering growth and other forms of human capital.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».