Careers in Cities: Improving Lives, Improving Communities
Notice bibliographique
Résumé
In this symposium, we present four examples of ways in which an exploration of interactions between careers and cities can enhance our understanding of both individual and institutional dynamics relevant to work and wellbeing. Setor, Joseph, and Chan present an empirical study which illustrates a technique for distinguishing career patterns, their differing prevalence in city and rural contexts, and the effect of these differences on career outcomes. Gill presents results of a longitudinal study of the emergence of a new innovation ecosystem, reflecting on tensions between economic priorities and acknowledgement of local place, culture, and identity in supporting entrepreneurs. Feltner, Pandzich, and Mitra explore ways in which entrepreneurs and a broader entrepreneurial ecosystem can contribute to individual and community wellbeing and urban renewal. Zikic and Voloshyna apply intelligent career theory to the transition faced by migrants as accumulated career capital is disrupted, and ways in which new host cities influence career reestablishment. Are the Career Patterns of City, Suburban and Rural Dwellers Different or Similar? Presenter: Tenace Kwaku Setor; U. Of Nebraska Omaha Presenter: Damien Joseph; Nanyang Technological U. Presenter: Kim Yin Chan; Nanyang Technological U. Understanding Discursive Agendas in City Efforts to Build Innovation Ecosystems Presenter: Rebecca Gill; Wake Forest U. Entrepreneurial Careers for Urban Resilience in Legacy Cities: Narratives from Detroit Presenter: Elizabeth-Ann Pandzich; Wayne State U. Presenter: Rahul Mitra; Wayne State U. Presenter: Dorothy Feltner; Wayne State U. New City, Foreign Career Competencies: Crafting New Pathways to Migrant Career Success? Presenter: Jelena Zikic; York U. Presenter: Viktoriya Voloshyna; York U., Canada
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».