Notice bibliographique
Résumé
There is no city in North America that has a greater opportunity to create economic prosperity for many in the way Toronto does. If we don’t keep our eye on how to take advantage of the benefits, we risk squandering that opportunity. Let’s take stock of Toronto. We’re booming. Toronto is one of the top cities in North America in the number of construction projects on the go. People are choosing to move to our city in staggering numbers—roughly 120,000 people per year make Toronto their home. We have a financial sector that is one of the most sophisticated in the world, a tech sector whose market growth is second only to Silicon Valley, and the potential to have the fifth largest human health sciences cluster on the planet within the next ten years. The challenge that Canada has, and Toronto has most acutely, is that opportunity is not shared as well as it could be. This is particularly true for our city’s underrepresented communities—particularly youth and newcomers to Canada. Toronto has an overall unemployment rate of 6.7 per cent. Unemployment rates for youth and newcomers, however, stand at an unacceptably high 18 per cent and 20 per cent respectively. At the Toronto Region Board of Trade, I work with 12,000 different business leaders, many of whom tell me they are desperate because they simply cannot fill all the positions they have available.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,221 | 0,058 |
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 ».