Notice bibliographique
Résumé
The Mountain West’s recovery from the Great Recession is spreading. Output is growing in every metropolitan area. Still, hiring remains elusive—a fact frustrating the entire nation, but perhaps more so in a region used to snapping, even roaring, back from recessions faster than the rest of the nation. Drawing on data covering the fourth quarter of 2009 (ending in December), this new Mountain Monitor—a companion product to Brookings’ national MetroMonitor and a quarterly resource produced by Brookings Mountain West, a partnership between Brookings and the University of Nevada at Las Vegas—surveys a region that is at once recovering and still struggling. Previously, the Intermountain West has been almost impervious to national declines over the last 30 years. Construction growth looked automatic. Job growth seemed a given. And when there were recessions as in the 1980s and 1990s they were—in retrospect—mere blips in a steady upward trajectory. And yet now, the region’s very strengths have become its greatest weaknesses as what was taken for granted now remains elusive. For example, the once unstoppable housing sector now represents one of the heaviest drags on the region’s recovery, dampening the usual rapid snap-back of hiring. In sum, the region is having to consider what may fuel the next era of growth, job creation, and broadly shared prosperity. To this end, this edition of the Mountain Monitor examines data on employment, unemployment, output, home prices, and foreclosure rates for Intermountain West’s 10 large metropolitan areas, the nation’s 100 largest metros, and 17 smaller metros dispersed around the Mountain region through the fourth quarter of 2009.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,401 | 0,187 |
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 ».