Creative Economy Employment in the US, Canada and the UK
Notice bibliographique
Résumé
The US has the largest creative economy employment of the US, UK and Canada employing 14.2 million people. \n \nCanada had the largest creative economy employment as a percentage of the workforce at 12.9 per cent. \n \nEmployment in the UK creative economy grew at 4.7 per cent per annum on average between 2011 and 2013, faster than the US between (3.1 per cent). A comparison with Canadian growth over this period was not possible with the data available. \n \nThe largest centre of creative economy employment in the US in absolute terms is the New York-Newark-New Jersey Metro area employing 1.2 million people (12.7 per cent of the workforce) in 2013. \n \nThe creative economy employment of this area in absolute and percentage terms is comparable to that of the Greater South East of England (London, the South East and Eastern regions). This employs 1.3 million people in the creative economy, 12.3 per cent of the workforce. \n \nThis report provides consistent statistics on the US and Canadian creative economies in comparison to the UK. Creative economy employment being employment in creative industries and in creative occupations outside of these. Employment figures for creative industry groups are also provided. \n \nThe report also analyses creative economy employment at a sub-national level for the US and UK, and the national level growth rates for these two countries between 2011 and 2013. \n \nThe report applies the official UK creative industry classification to produce a best possible fit creative industries definition in the US and Canadian data. The report is based on analysing the US American Community Survey, the Canadian Household survey and the UK Annual Population Survey. \n \n A companion report that examines the creative industries employment in the 28 member states of the EU was published in December 2015.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».