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Enregistrement W4401809856 · doi:10.55016/ojs/sppp.v14i1.72500

An Urban Nation: The Shifting Fortunes of Canadian Cities

2021· article· en· W4401809856 sur OpenAlexaffabout
Kevin McQuillan, Michael Laszlo

Notice bibliographique

RevueThe School of Public Policy Publications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic geographyGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is not immune to the dramatic economic changes that are transforming society in other industrialized countries, where once-thriving factory and resource towns are dying, while educated knowledge workers in more cosmopolitan centres prosper. Where this growing inequality between communities and social classes takes root, worrisome social and political developments can develop, such as the polarization occurring in the U.S. and parts of Europe. Canada’s 10 largest cities have been the primary driver of economic growthin recent years, and Canada is unusual in the degree to which its population is concentrated in a relatively small number of cities. To date, Canada’s largest cities have been doing well and Canada has not so far seen the contrast so evident in the United States between highly successful cities and large cities in decline, such as Detroit and Cleveland. However, a ranking of national cities using “vitality” scores highlights a growing inequality between Canada’s largest cities and its midsize and smaller cities.In many communities in the Atlantic region, in Quebec beyond its two major cities, and in the northern regions of B.C. and Ontario, harder times may lie ahead. Their populations are stagnating, their employment rates for people of prime working age are distressingly low, and their proportion of low- income families is high. Urban decline can lead to further poverty, significant population aging and more pressure on higher levels of government to provide services that these communities can no longer afford. The strength of cities primarily revolves today around human capital and the ability of a community to develop or attract a highly skilled labour force. If Canada is to avoida future where just a few cities are economic and demographic “winners” and the rest are “losers,” policy-makers will need to consider how to help keep midsized cities from being increasingly left behind, whether that be through diversifying immigration patterns, targeted investment outside large urban areas, or other approaches. The pandemic, which has led some employers to rethink the need to keep workers in expensive big-city downtown offices, could create new opportunities to reinvigorate smaller, lower-cost centres. However, without a change in the pattern of divergence between Canada’s dynamic cities and the rest, the societal and political strife that has unfolded elsewhere could someday happen here.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0340,007
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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