REGIONAL DISPARITIES IN CANADA: INTERPROVINCIAL OR URBAN/RURAL?
Notice bibliographique
Résumé
The nature of regional disparities in Canada is analysed in this paper, with a focus on their interprovincial or urban/rural nature. Starting by presenting a traditional approach to regional disparities in Canada, we show that statistics indeed lead us to believe that there are important interprovincial disparities in Canada. Using the “Modified” Beale Codes approach which divides census divisions into more or less urban/rural categories, we then produce econometric results which again confirm the presence of inter-provincial disparities, but also of urban/rural disparities in Canada. If we test for the presence of interprovincial disparities amongst only similar census divisions rather than all census divisions, we arrive at the conclusion that a certain amount – but by no means all – regional disparities in Canada are indeed urban/rural disparities rather than interprovincial disparities and that these interprovincial disparities are less important than initially thought. Our results are very important for policy development. Principally, the fact that some provinces are lagging other in socio-economic measures may have more to do with the relative level of urbanity or rurality present in these provinces, rather than of better or worst policies, labour forces, entrepreneurial spirit, etc.
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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 ».