A GIS methodology for mapping regional and community vitality for Canada using the CanEcumene 3.0 Geodatabase with census data
Notice bibliographique
Résumé
Many ecosystem-based management (EBM) and related applications require integrating geospatial information about socio-economic conditions of human populated areas within a study area. However, integrating socio-economic data in such a way that it can be related to ecological data is challenging due to issues associated with spatial representation between socio-economic and ecological data frameworks. In Canada, this problem is particularly acute given its large geographic size, diversity of environments and highly irregular population distribution. Although several indices have been developed for Canada related to well-being and vulnerability, their suitability for EBM-related applications is limited. This article presents a GIS-based methodology for mapping regional and community vitality index (RVI/CVI) for Canada using standard Census data integrated with the CanEcumene 3.0 Geospatial Database (GDB). The method uses percentile ranks of five sub-indicators of vitality covering population growth, age structure, education, employment and economic wealth. Results reveal a number of notable patterns and trends in socio-economic conditions across the country and across different types of communities and regions. Most notable are decreasing CVI values from economic core regions to rural and remote communities; decreasing scores from high population centres to lower populated areas and lower scores for Indigenous communities when compared with non-Indigenous communities. A series of maps show variation in RVI/CVI values for specific locations with changes over time.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».