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Enregistrement W2021821127 · doi:10.1111/j.1467-9906.2009.00476.x

Workplace Restructuring and Urban Form: The Changing National Settlement Patterns of the Canadian Workforce

2010· article· en· W2021821127 sur OpenAlexaffabout
Markus Moos, Andrejs Skaburskis

Notice bibliographique

RevueJournal of Urban Affairs · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringWorkforceSettlement (finance)SalarySustainabilityCensusConsumption (sociology)Economic growthWageBusinessLabour economicsDemographic economicsEconomic geographyGeographyEconomicsSociologyMarket economyPopulationFinancePayment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:This article examines the relationship between emerging work arrangements and national settlement patterns. While growth is centralized in large cities, social commentators continue to suggest that workplace restructuring—facilitated by technological progress—encourages more dispersed settlement patterns, evoking concern about the environmental sustainability of the trend. Multivariate analysis using Canadian census data shows that with the exception of self-employed professionals, the home workers, and self-employed in nonmanual occupations have a lower tendency to reside in large cities than otherwise similar wage and salary earning commuters. However, household mobility and temporal trends suggest that workplace restructuring is not dispersing workers away from large cities by inducing mobility, but that take-up is higher in more remote areas. It is argued that workplace restructuring permits more dispersed national settlement patterns than if workers needed to move to large cities for proximity to employment growth. The article reflects on the implications of the findings for urban sustainability policies that promote compact urban forms and the policies that emphasize consumption amenities of cities to attract mobile workers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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