Boom & Bust. Local strategy for big events. A community survival guide to turbulent times
Notice bibliographique
Résumé
Boom and Bust: Local strategy for big events is the result of a collective effort at the University of Alberta to better understand the dramatic ups and downs which too often characterize western Canadian communities. From the Canadian analysis stems this book, which can be helpful in any community experiencing radical ups and downs, any community worried about its future. It offers community leaders, politicians, administrators, academics, students, and all active citizens helpful techniques to analyze the current state of their own community, understand how it got where it is today, and ultimately, identify possible ways forward. We encourage analysis of historical paths and policy contexts to better understand what strategies might work (or not) in a community. The authors encourage readers to learn from local histories, a broad range of tested theories, and the experiences of other communities to develop a context-sensitive strategy of asset building, while at the same time taking on an informed understanding of what assets and resources could support long-term development planning for their communities. They demonstrate that assets become such within a context and within a narrative, forming a story about the past, present, and future of the community. By showing the importance of reinvention and the dangers of rigid identity, the authors call on communities to re-evaluate their assets and their dependencies, and ultimately to reintroduce long-term perspectives within governance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,012 |
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 ».