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Enregistrement W2944653308 · doi:10.15353/pced.v18i0.97

Facilitating workforce development: The economic developer’s role in supporting economic stability in medium and small resource-based British Columbian cities

2019· article· en· W2944653308 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Christina Doll

Notice bibliographique

RevuePapers in Canadian Economic Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceResource (disambiguation)PopulationBusinessNatural resourceEconomic growthUrbanizationWorkforce developmentWork (physics)Human resourcesEconomicsPolitical scienceManagementSociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of a talented workforce is increasingly being cited as a barrier to growth by businesses across Canada. This worker shortage is particularly challenging for organizations looking to expand in medium and small resource-based cities. This is due to an increase in outmigration to large cities by people seeking knowledge economy based employment and negative perceptions of resource-based cities. These factors hinder employer’s ability to attract people to their smaller resource-reliant communities from other cities. Economic developers in these smaller cities can adjust to these changing realities by highlighting their community’s strengths in relation to larger cities to attract and retain the skilled talent needed to support the growth of their existing businesses and to attract new business. Economic developers in the Kootenays, Prince George and Quesnel have all recognized this opportunity and the work being done in these communities to increase the population base can be used as a model by other communities grappling with similar workforce attraction and retention issues. Keywords: economic development, workforce, population, attraction and retention, natural resources, urbanization, outmigration

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,004
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,173 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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