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Enregistrement W2792673246 · doi:10.1177/0308518x18760857

Coworking spaces in mid-sized cities: A partner in downtown economic development

2018· article· en· W2792673246 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Planning A Economy and Space · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowntownFlourishingLocal economic developmentLeverage (statistics)Economic growthEconomic geographySharing economyUrban economicsEconomyPolitical scienceGeographyEconomicsEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 21st century economy is knowledge-intensive, creative and flourishing in larger urban centres. Less is known about how smaller urban centres are faring in this new economy. This research aims to fill that gap by exploring whether mid-sized cities, in a designated growth area in Ontario, Canada, can leverage the knowledge economy and foster local economic development to help revitalize their ailing downtowns. Through a case study approach, this research looks at the role that coworking, or shared workspaces, can play in the local economy of mid-sized cities in Ontario. Recognizing the role that community-based actors play in urban affairs, this paper uses a local economic development framework to explore the role of coworking spaces in the urban economic fabric of mid-sized city downtowns. Survey responses and interviews, coupled with insights from global surveys on coworking and a literature review, begin to tell the story of how economic change is playing out in mid-sized cities, illustrating the importance of an innovative, collaborative and inclusive approaches to city building and local economic development.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle