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Enregistrement W3012406395 · doi:10.21083/ruralreview.v3i1.6020

Building the Future: Rural Infrastructure and Regional Economic Development

2019· article· en· W3012406395 sur OpenAlexaffvenueabout
Ashleigh Weeden

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipWork (physics)Economic growthBusinessPublic infrastructureVitalityCapacity buildingRural areaAgricultureEnvironmental planningPolitical scienceEconomicsFinanceGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communities of all sizes must balance fiscal realities, changing economies, aging infrastructure, changing demographics, and a challenging climate as they work to manage their core infrastructure assets and accommodate and/or address new infrastructure and service demands. Given these challenges, are rural Ontario communities capable of responding to infrastructure pressures and opportunities? How does that capacity – or lack thereof – affect a community’s current and future long-term economic development? Funded by the Ontario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs through the University of Guelph-OMAFRA Research Partnership, this research initiative will examine the capacity of different communities in rural Ontario to respond to infrastructure pressures and how these response impact their short and long-term economic well-being. Running from 2018-2021, the research team will use surveys, workshops, content analysis, and case studies, to develop recommendations for addressing these issues through both immediate and long-term policy alternatives. This research initiative will directly support rural Ontario’s economic vitality by providing three key benefits: enhanced understanding of the diversity and varying levels of rural community capacities, improved and more nuanced public policy, and enhanced rural infrastructure development programming.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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