Nurturing the next Canadian generation: The case for labour market research
Notice bibliographique
Résumé
As rates of population and labour force growth slow in Canada, the country faces important challenges in promoting economic growth and sustaining prosperity. Among the most important public issues are increasing labour force participation rates among groups with low or declining rates of work and reforming education to better prepare graduates for the jobs of the new economy. At the same time, Canada needs to respond to the shifting geography of work. The concentration of employment in a limited number of major urban centres is driving young people to seek work in high-cost cities, while many smaller cities and regions face the prospect of economic and demographic decline.Alors que les taux de population et la croissance de la population active ralentissent au Canada, le pays devra relever d’importants défis pour promouvoir la croissance économique et maintenir la prospérité. Les plus importantes questions d’ordre public porteront, entre autres, sur le taux de participation, au sein de la population active, de groupes présentant des taux d’emploi faibles ou en déclin et la réforme de l’éducation afin de mieux préparer les diplômés aux emplois de la nouvelle économie. Le Canada doit, en même temps, aborder la géographie changeante du travail. La concentration des emplois dans quelques grands centres urbains pousse les jeunes à chercher du travail dans les villes où le coût est élevé, alors que les villes plus petites et les régions sont confrontées au déclin économique et démographique.Mots-clés : population et environnement; climat; utilisation d’énergie; pointe de population
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 | 0,028 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,035 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».