ATTRACTING AND RETAINING ACADEMIC TALENT IN THE CITY OF KINGSTON, ONTARIO
Notice bibliographique
Résumé
Recent analyses of creativity in the North American economy have underscored the importance of city-regions in the generation of economic dynamism.These studies have been concerned with at least two principal assertions.The first assertion is that the social dynamics of city-regions constitute the foundations of economic success.The second assertion is that the distribution of human capital (talent) is a crucial element in regional economic prosperity; yet the distribution of human capital across cities is uneven.Therefore, the question emerges: what factors influence the locational choices of talented individuals?In recent years, this question has received considerable scholarly attention.This thesis has identified two existing gaps within this field of inquiry.Conspicuously absent from studies in this area are theoretical insights offered by cultural geographers in the field of whiteness and race.Economic geographers have created an essentialized reading of racial diversity in the economic performance of city-regions.Moreover, work in this area has been constrained by a quantitative focus and a lack of empirical evidence.Accordingly, the purpose of this thesis is to develop a more nuanced understanding of how social processes and institutions underlie and are shaped by the economic performance of city-regions.This is achieved by drawing on insights from an empirical study of 44 semi-structured interviews with academic talent in the City of Kingston, Ontario and 12 interviews with community insiders.The results on the one hand reveal complex dynamics linked to why academics live in particular places, but on the other hand point to one overriding explanation for why academics locate where they do: namely, academics are attracted to Kingston, first and foremost, because of academic jobs, not urban amenities or other characteristics of place.
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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 | 0,001 |
| 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 ».