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Enregistrement W2093437945 · doi:10.1111/j.1541-0064.2001.tb01488.x

Artists in rural locales: market access, landscape appeal and economic exigency

2001· article· en· W2093437945 sur OpenAlexafffundvenueabout
Trudi E. Bunting, Clare Mitchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCensusThe artsAppealCraftGeographyRural areaScale (ratio)HandicraftEconomic growthRegional scienceSocioeconomicsSociologyPolitical scienceVisual artsArchaeologyCartographyDemographyPopulationArtEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The period 1971 to 1991 saw a significant increase in the proportion of Canadians employed in the ‘arts’. While still concentrated to a large extent in urban Canada, artists do seek out rural locations to pursue their craft. This paper identifies, interprets and classifies communities in rural Canada that specialize in the production of visual, performing and literary art. Location quotients are calculated from a custom‐tabulated run of 1991 census data on employment in the arts in all Canadian census subdivisions. We propose several factors that may account for high concentrations of artists in some rural places. Cluster analysis is used to develop a classification of Canadian rural arts communities. We identify 371 small arts centres in Canada, ranging from Cape Dorset in the Northwest Territories to Elora in southwestern Ontario. Market access, landscape appeal and economic exigency are among the location determinants isolated. Further analysis reveals that five types of arts communities exist in rural Canada. Future research on a localized scale is now necessary to uncover specific factors responsible for the prevalence of artists in the rural ecumene.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2001
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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