Notice bibliographique
Résumé
Alberta is undergoing a painful economic transition, and this book is well positioned to inform some of the critical debates concerning the province's financial future.Until about 2013, Alberta's economy had been outperforming the rest of Canada's for so long that it seemed a given.In 2005, TD Economics reported that GDP per capita in the Calgary-Edmonton corridor was a "gigantic" 47 percent above the Canadian average, as well as substantially above the average in the United States. 1 By the end of 2011, and despite the lingering effects of the global financial crisis, weekly earnings in Alberta had risen 4.5 percent over the previous year and wholesale trade was up by 17.1 percent, while unemployment was the lowest in the country-even though Alberta's population had climbed over the past year at a rate 70 percent above the national average. 2 The fall from these economic heights was dramatic.Alberta's GDP peaked in 2014, shrank over the next two years, recovered partially from 2017 to 2019, only to drop again in 2020 to a new low.3 Calgary and Edmonton vied with St. John's, Newfoundland, for the cities with the worst unemployment rates in the country.Population growth slowed markedly as interprovincial migration turned negative.4 Provincial finances faced an equivalent upheaval.In the 2010-11 fiscal year, the Alberta government had no net debt, and its AAA credit rating was the best among Canada's provinces.5 A decade later, the November 2020 fiscal update forecast an annual deficit of $21.3 billion.Total taxpayersupported debt was expected to reach $97.4 billion by 2021 and soar to https://
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».