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Enregistrement W2034530185 · doi:10.1017/s0032247412000289

Creative Alaska: creative capital and economic development opportunities in Alaska

2012· article· en· W2034530185 sur OpenAlexaboutno aff
Andrey N. Petrov, Philip Cavin

Notice bibliographique

RevuePolar Record · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCircumpolar starArcticEconomic geographyCapital (architecture)EntrepreneurshipDistribution (mathematics)Resource (disambiguation)GlobalizationEconomic growthRegional developmentGeographyCreativityPolitical scienceEconomyRegional scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The flaws of the 20th century–type development ‘mega–projects’ in the circumpolar North prompt Arctic regions actively to search for alternative strategies of regional development that break away from resource–dependency and reconcile local (traditional) societies with the realities of post–Fordism and globalisation. This paper presents a study that focuses on the notion of creative capital (CC) and assesses its ability to foster economic development in Alaska. The findings suggest that some characteristics of the CC observed in Alaskan communities are similar to those found in southern regions, whereas others are distinct (but similar to those in the Canadian North). In Alaska, the synergy between cultural economy, entrepreneurship and leadership appear to be more important in characterising creative capacities than formal education. The geographical distribution of the CC is uneven and heavily clustered in economically, geographically and politically privileged northern urban centres. However, some remote regions also demonstrate considerable levels of creative potential, in particular associated with the aboriginal cultural capital (artists, crafters, etc.). A number of Alaskan regions, creative ‘hot spots’, could become places that can benefit from alternative strategies of regional development based on CC, knowledge–based and cultural economies.

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)0,001
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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