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Enregistrement W4417151008 · doi:10.21083/crrf.v37i1.8726

Adapting to Change: Evolving Roles and Knowledge Needs of Rural Economic Development Practitioners in Ontario

2025· article· W4417151008 sur OpenAlexaffabout
Ryan Gibson, Jayden Cote, Taylor Wilson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRural managementRural areaRural economicsRural developmentRural sociologyRural historySurvey data collectionKnowledge economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural economic development practitioners are essential in fostering prosperous economies and communities across Ontario. Over the past few decades, the role of these practitioners has evolved significantly. The COVID-19 pandemic has further reshaped how rural economies are organized, and how economic development professionals must adapt to support them. As a result, there is a growing need for updated information to better understand the evolving role of rural economic development practitioners, the skills and capacities they require to effectively support rural economies, and the formats in which they need to acquire this new knowledge. An online survey was conducted in the spring of 2025 among economic development officers working in rural local governments across Ontario. The survey gathered valuable insights into current activities, policies, strategies, and resources aimed at supporting rural economic development. The findings reveal a clear trend of increasing responsibilities and activities, coupled with limited human and financial resources. The survey also highlights key areas of knowledge necessary to support rural economies, along with the preferred formats for knowledge sharing. This analysis enhances our understanding of economic development in rural Ontario and provides insights into how to better support rural economic development practitioners.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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