Notice bibliographique
Résumé
Building on our empirical studies in rural well-being this session will discuss complex nature of the challenges and the opportunities in rural contexts. The complexity of the problems necessitates multi-dimensional solutions. Strategies are sought that effectively offer agriculture-supporting, health-enhancing, damage-preventing, environmentally-sustaining and community-rejuvenating results. Rural communities face multiple external and internal stresses (Aked, Marks, Cordon, and Thompson, 2011; Cox, Frere, West, and Wiseman, 2010). The challenges our rural communities face are simultaneously technical, cultural, political, social, ethical, economic, and environmental. The efforts needed to work through the complexity and wicked issues are worthwhile as collaborators can harvest greater community resiliency, prosperity, sustainability, and vibrancy. This workshop will offer policy makers, practitioners, educators, and professionals along with industry leaders a helpful distillation of the literature on well-being and how our adaptations of the Canadian Index of Well-being can be a useful tool to ignite imagination for measuring and enhancing rural resiliency, prosperity, sustainability, and vibrancy. In this interactive workshop participants will be invited to share their experiences with what opportunities they see in these times of unprecedented climate change, pandemics of non- communicable (lifestyle) diseases, and declining economic vitality (Davis, Crothers, Grant, Young and Smith, 2012; Farmer, Prior and Taylor, 2012). Forging ways to work together across disciplines to enhance rural well-being will be encouraged. Examples will be shared of emerging strategies and successes like small scale production, cooperatives, and proactive farming communities contributing to the bio-economy and circularity among many other innovative opportunities ahead.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».