Exploring Rural Precarious Employment: The Case ofOntario
Notice bibliographique
Résumé
This panel will provide an overview of the first year and half of this this three-year research project. The panel will be divided into 3 presentations, each presentation pertaining to a unique part of the project, delivered by a different research team member. i. Precarious employment: What it is and what it means for rural?In this presentation, an overview of precarious employment will be provided, including a conceptual description of precarious employment, a summary of empirical findings noting its impact upon individuals, families and communities. The presentation will finish with examining the implications for rural Ontario. ii. Precarious employment in non-metro Ontario: A statistical overviewIn this presentation, a statistical overview will be provided of rural precarious employment. It will begin by comparing key precarious employment indicator trends for metropolitan census division, partially-non-metropolitan census division and non-metropolitan census division for Ontario. This will be followed by a presentation of trends of key indicators of precarious employment as it relates to non-metropolitan census divisions. An aggregated presentation of key indicators for individual Ontario regions will also be provided. iii. Precarious employment on the ground: Stories from rural Ontario In this presentation, a reporting back on key informants (professionals working first hand with those who have experienced or are experiencing rural precarious employments). Topics covered include pervasiveness of precarious rural employment, impacts, mitigation and current supports that help those rural people who are precariously employed manage their employment situation or escape it.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».