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Enregistrement W3209544998 · doi:10.29173/cjnser.2021v12ns1a415

Attempting to Address Conditions of Poverty through an Inclusive Economic Approach in Alberta

2021· article· en· W3209544998 sur OpenAlexaffvenueabout
Bethan Kingsley, Kirstyn Morley, Maria Mayan, Emma Wallace

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of nonprofit and social economy research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyWelfare economicsEconomicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article responds to the call to alter current economic and social systems in light of COVID-19 by documenting initial efforts by a community-university partnership to build an inclusive economy. First, the effects of neoliberalism and oil ex- traction are examined to highlight the inequality that existed in Alberta long before the pandemic began. The paper then outlines four key areas of change: employment and training; social procurement and community benefits agreements; living wages; and basic income. It concludes with some initial learnings that may have resonance for others attempting to stimulate economic practices that distribute wealth more equitably. RÉSUMÉ Cet article répond à un désir de modifier les systèmes économiques et sociaux actuels en conséquence du COVID-19. Il le fait en décrivant des efforts préliminaires de la part d’un partenariat communauté/université pour établir une économie qui soit plus inclusive. L’article examine d’abord les conséquences du néolibéralisme et de l’extraction du pétrole afin de souligner les inégalités qui existaient déjà en Alberta bien avant le début de la pandémie. L’article présente ensuite quatre domaines clés qu’on aurait besoin de modifier : l’emploi et la formation; les ententes sur l’approvisionnement social et sur les avantages communautaires; le salaire de subsistance; et le revenu de base. L’article conclut en faisant des ob- servations préliminaires qui pourrait inspirer d’autres individus tentant d’encourager des pratiques économiques orientées vers une distribution plus équitable de la richesse.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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