A Search for a Measure of the Quality of Life on Prince Edward Island: An Inter-Provincial ‘Cost of Living’ Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Can one come up with the ‘hard science’ to show that part of the enviable ‘quality of life’ in certain provinces in Canada has to do with the differential ‘purchasing power’ of their residents? Although the mean level of earnings/income per annum is lower/higher in certain provinces than others, (and such mean earnings may be lower in the rural areas than in the urban ones), yet expenditures and overall costs of consumption may be lower/higher. Various persons think they are; and various others think they aren’t, and neither party appears (so far) to have come up with systematic statistics to back their position or refute the alternative: usage of data is sketchy, anecdotal and fragmented, at best. Thus, by way of example, lot or property purchases and rents, gas bills, professional services, and University tuition costs on Prince Edward Island are presumably amongst the lowest, if not the lowest, in the country. But so are average wages. Moreover, the cost of food, white goods, as well as the levels of provincial taxation, is presumably higher. The fuel/gas bill has also been getting increasingly higher these past couple of years. This very focused study will come up with a measure of the cost of living, or ‘household financial health’, and use this to compare the state of affairs in the various provinces of Canada.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».