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Enregistrement W4381887265 · doi:10.1111/cag.12859

The Index of Economic Disparity: Measuring trends in economic disparity across Canadian Census Subdivisions and rural and urban communities

2023· article· en· W4381887265 sur OpenAlexafffundvenueabout
David Weaver, Tamara Krawchenko, Sean Markey

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCensusIndex (typography)GeographyInequalitySubdivisionPopulationIndex of dissimilarityDiversity (politics)PercentileDemographic economicsSocioeconomicsEconomic growthEconomicsDemographyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Territorial inequalities have long been a subject of study and concern in Canada. In the face of large structural changes such as industrial shifts and the decarbonization of our economies, there is an urgency to understand such inequalities and design effective policy interventions for those places facing persistent economic decline. This paper shares a novel composite index that measures economic disparity across Canadian Census Subdivisions (CSDs) using Census data from 2001 through 2016 and the 2011 National Household Survey. Named the “Index of Economic Disparity,” it is comprised of an equally weighted average of four sub‐indices that assign percentile rankings for all CSDs based on whether they experience persistent and substantial decline in key economic areas: population, labour force outcomes, working‐age share of population, and industrial diversity. The variation of outcomes across geographies—urban and rural—highlights the importance of place‐based policies .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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