Notice bibliographique
Résumé
One of the key deliverables for the Rural Policy Learning Commons is a graduate certificate in rural policy. As a foundation for this certificate, a research project was undertaken in 2015 and 2016 with the goal to identify subject areas that are essential for attaining competency in rural policy. This workshop has two key components: (1) a report on the project’s research findings, and (2) a group discussion among the workshop participants guided by a series of open-ended questions pertinent to identifying competencies for rural policy practitioners.1. The research project involved a comparative analysis of 22 Canadian Masters of Public Policy (MPP) and Master of Public Administration (MPA) programs and the learning outcomes presented at the 2015 International Comparative Rural Policy Studies (ICRPS) summer institute. The scan of 22 MPP/MPA programs revealed a marked absence of policy training focused on rural issues and yet an important congruence in the learning offered in the MPP/MPA programs and the summer institute. The analysis showed that training in analytical tools and socio-political contexts is foundational for policy design and implementation. However, acquiring competency in rural policy also requires coursework centred on rural policy sectors. 2. The capacity building focus of the workshop is a self-reflexive exercise, asking participants to discuss and report on a set of questions:a. What knowledge sets, skills, and attitudes are expected of rural policy practitioners?b. What gaps in knowledge, skills, and attitudes appear to be evident among rural policy practitioners?c. What organization and/or institutions offer training in these areas?d. Are rural and public policy conceptually, politically, or practicably distinct?
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».