Toronto: facing challenges, grasping opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Over recent decades, the Toronto region has experienced one of the highest rates of population growth among OECD metropolitan regions, making it one of the economic engines of Canada. With more than 5 million inhabitants, the region generates almost a fifth of the GDP of Canada as a whole, and concentrates 40% of the nation’s business headquarters. This accelerated expansion has not come at the expense of quality of life: Toronto retains its reputation as a good place in which to live. With the implementation of the Canada-US Free Trade agreement in 1989, and thanks to its strategic geographical location only a 24-hour drive from 40% of the US population, Toronto firms have successfully penetrated US markets, boosting its exports and integrating into the North American automobile production system. Toronto’s diversified regional economy, which includes a number of globally competitive clusters in finance, automobile and life sciences, as well as other prosperous and dynamic sectors in entertainment and communication technologies, has benefitted from a well-educated workforce constantly refreshed by new immigrants. While the government of Canada has set in place a pro-active immigration policy, it is the Toronto region that welcomed 40.4% of the immigrants who arrived in the country from 2001-2006. Unlike immigrants in many other large cities in the world, most newcomers to the Toronto region are highly skilled.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».