Acknowledging the Gaps in Our Knowledge Economy: A Call for Clear Thinking on High Tech in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
The 2003 edition of NovaKnowledge’s Nova Scotia Knowledge Economy Report Card understandably interprets the economic data in the most positive light possible, perhaps in an attempt to persuade readers outside the province that Nova Scotia’s knowledge economy is performing better than it is. Nova Scotians, however, might find a more objective analysis of economic indicators will make it easier to make the right decisions with respect to improving their knowledge economy performance. For example: • The Report Card states that “Nova Scotia’s economy pays an added premium to the well educated, in comparison with national standards.” In fact, average earnings for university graduates in Nova Scotia are 18 percent lower than for those in Canada. • The Report Card refers to outmigration of highly educated workers without pointing out how severe the problem really is: a net 15 percent for university graduates across all disciplines, and far higher in the pure and applied sciences; moreover, the situation is predicted to get worse. • The Report Card cites strong job creation, glossing over the highly significant weakness in the creation of jobs in industries with aboveaverage earnings, where Nova Scotia performs at 10 percent of the national average. • The Report Card states that “Nova Scotia’s service sector is relatively productive in a Canadian context,” even though the province lags the Canadian average in every category except one, by almost 20 percent across all industries and in one case by more than 50 percent. Open debate, objective measurement, and collective action on the challenges facing Nova Scotia’s economy are the best ways to contribute to positive action to meet those challenges. Acknowledging the Gaps in Our Knowledge Economy: A Call for Clear Thinking on High Tech in Nova Scotia
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,009 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».