Notice bibliographique
Résumé
In a series of public commentaries, most recently reported in the February 22nd edition of the Report on Business ("Canada needs a dot-com future: economist"), Sherry Cooper of Nesbitt Burns continues to undatate and misinterpret the future role of Canada's natural resources sectors -energy, forestry, mining and earth sciences.She suggests they are relics of the "old economy," of little value in the high-tech "new economy" of the 21st century.She dismisses their economic output and their growth potential.She claims they are sectors low on human talent, entrepreneurialism, intellectual capital and innovation.She says they are slow to adapt and resistant to change.Ms. Cooper is wrong on all counts.Canadian natural resources are a hugely important part of our modem economy and they will continue to play an invaluable role, precisely because they have large growth potential; they demand high-quality human talent, entrepreneurialism and intellectual capital; and they are leaders in innovation in the emerging knowledge-based and technology-driven economy of the future.Please consider the facts: our energy, mineral and forest sectors account for 11 percent of Canada's GDP ($88 billionlyear) five of the 10 leading industries in GDP-per-hour of labour are resourcebased industries;these sectors generate 780 000 direct jobs and about an equal amount of indirect employment;
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,041 |
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 ».