Colleges as anchors of their communities: emergence and agglomeration
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that colleges anchor their communities by developing knowledge and skills within their region; establishing links and exchanges outside the region; contributing to civic, political, cultural, and social activities and networks in their region; developing facilities and amenities used by the community; and, contributing to their region’s economic activity. Particularly important are colleges’ development of shared, collective or communal capacities, since these develop communities as communities, rather than individuals and organisations as discrete members of communities. We use Durkheimian sociology and critical realism to re-interpret the concept of agglomeration which we borrow from economics to trace the evolution of the concept of anchor institutions. Agglomeration is a particular type of emergence of phenomena from the interaction of components, where the whole is greater than the sum of its parts. We argue that colleges benefit their communities through the agglomeration of activities and organisations, from which emerge distinctive characteristics of their communities. This leads to the economic, social, and cultural benefits of agglomeration or clustering of activities within a geographic area. The accumulation of knowledge and knowledgeable people in communities increases the sharing of knowledge between people and organisations, and facilitates the generation and diffusion of knowledge.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».