Economic overview of the Robson Valley Forest District
Notice bibliographique
Résumé
The principal objectives of this study were to chronicle the hybrid approach to data collection adopted to formulate a regional economic overview of the Robson Valley Forest District (RVFD), and to summarize a suite of baseline economic indicators relevant to the forestry, visitor, public, and agriculture sectors in the RVFD region. Secondary data collection was augmented with primary data collected through formal and informal survey techniques. Data were collected for traditional economic indicators, such as gross revenue, employment, and income.The forestry sector is the largest contributor to the regional economy. It provides the highest estimates of average annual wage (ranging from $46,975 to $64,007), number of employment positions (574 jobs including full-time and part-time or seasonal positions), and total revenue ($74.1 million). The visitor sector, the second largest contributor, generates $18.1 million in revenues and 514 employment positions; however, the estimated average annual wage ($20,956) is the second lowest. The average annual wage in the public sector is the second highest at $25,669, with 350 employment positions existing in this sector. The agriculture sector is the smallest contributor, providing the lowest average annual wage ($19,145, or $17,420 inflated to 2001 dollars) and total revenue ($4.6 million). Despite the relatively lower contribution to the economy, the total number of farms has remained relatively stable.A comprehensive understanding of the mechanics of an economy facilitates decision making. This report provides a methodology for small region data collection and the resulting baseline information necessary for future assessment of responses within the economy to internal and external changes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».