Creative Talent in Relation to the City: The Case of a Natural Resource-Based Centre (Calgary)
Notice bibliographique
Résumé
A large recent literature argues that cities’ capacity to attract and retain creative talent crucially supports innovation and economic health. Instead of understanding ‘creative’ talent contributions statistically through education, job classification, income, and economic growth, this paper qualitatively explores creative workers’ attitudes about the city in which they pursue a career. This paper reports on 28 factors of attraction and retention of creative talent in Calgary, a natural resource-based centre in Canada studied in the years 2006–2008. The data were drawn from interviewees’ responses to questions about attitudes toward the city as a place to work and about possible moves to alternative locations, in the context of a study of the social dynamics of innovation from the city perspective. The qualitative expressed preference methodology reveals the complexity of factors shaping individual preference for place, exposing a richness not accessible through regression analysis on statistical categories alone. Identification of 28 ‘embeddedness’ factors expressed in the interviews facilitates a grounded theory classification under seven main aspects of the socio and economic infrastructure that could be used to construct and test an indicator of the relation to the city. Given adequate economic opportunities, we find that several environmental factors, personal networks and professional networks were most attractive, while socio-cultural diversity was less emphasized. A multi-dimensional analysis could explain Calgary’s attraction of internal migration beyond growth predicted by population size and the characteristically dynamic growth of larger centers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».