Interview with Prof. Dr. Richard Florida: reflections on the creative economy
Notice bibliographique
Résumé
Richard Florida is one of the world's leading urbanists. He is a researcher and professor, serving as University Professor and Director of Cities at the Martin Prosperity Institute at the University of Toronto, a Distinguished Fellow at New York University's Schack Institute of Real Estate, and a Visiting Fellow at Florida International University. He is a writer and journalist, having penned several global best sellers, including the award winning The Rise of the Creative Class and his most recent book, The New Urban Crisis published in April 2017. He serves as senior editor for The Atlantic, where he co-founded and serves as Editor-at-Large for CityLab. He is an entrepreneur, as founder of the Creative Class Group which works closely with companies and governments worldwide. A 2013 MIT study named him the world's most influential thought leader. And TIME magazine recognized his Twitter feed as one of the 140 most influential in the world. He previously taught at Carnegie Mellon, Ohio State University, and George Mason University, and has been a visiting professor at Harvard and MIT and Visiting Fellow at the Brookings Institution. He earned his Bachelor's degree from Rutgers College and his Ph.D. from Columbia University. For more information about Richard Florida and his work: http://www.creativeclass.com/
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».