Combining Creative and Technical Elements to Support the Transition of Canada’s Economy
Notice bibliographique
Résumé
Canada is attempting to transition from an industrial society – one focused on natural resources and manufacturing – to an economy where knowledge and skills related to a new digital information future are paramount for success. Policymakers, particularly in the training and education space, recognize that adjustments must be made for Canada to truly excel in the new economy. The focus for educating the nation’s future workforce has come to be on enhancing the training received in grade-schools in four key subjects: Science, Technology, Engineering and Math (STEM). Additionally, the recognition that girls are traditionally underrepresented in these subjects had led to a concerted effort to attract girls to STEM subjects. The story told in this capstone catalogues how successful these policy efforts have been and showcases how the federal government, through its Ministry of Innovation, Science and Economic Development (ISED), has become a significant player in preparing Canadians for future opportunities. While the indirect involvement of ISED, through its funding of STEM education programs, has done a solid job of supplementing the youth-focused efforts of provincial education ministries, the limits on federal influence appear to have been reached. The author contends that the transitional change ISED is seeking may be found in a range of creative modifications to public policies. The recommendations brought forward may seem to be an unconventional take on the path that Canada needs to tread toward future prosperity; however, history suggests, and the author concurs, that inventive and even eccentric deliberation is required to address social challenges, particularly one as entrenched as gender disparity generally, and its effects in STEM uptake specifically. The recommendations in this capstone present an unorthodox policy solution to the complex problem of how to adapt education to the digital economy, making the argument that a mix of both creative and technical skills is necessary to secure Canada’s future prosperity.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».