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Enregistrement W6986719261

Quarterly Business Indicators 3RD QUARTER 2013

2013· article· en· W6986719261 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic, Social, and Health Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)UnemploymentGovernment (linguistics)FellWork (physics)State (computer science)Economic indicatorBusiness cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Quarterly Business Indicators for the 3rd quarter of 2013 show solid progress in the Lincoln, Nebraska economy. Improvements in the economy are broad-based. The Lincoln MSA unemployment rate remains at year ago levels (Figure 1) but is still half of the U.S. rate (Figure 2). Lincoln is experiencing solid labor market growth. Non-farm employment grew by 1.5% in the Lincoln MSA between the 3rd quarter of 2012 and 2013, which is slightly below the 1.7% growth rate nationwide (Figure 4). However, average hours worked rose by 0.4% in the Lincoln MSA over the last year (Figure 8) versus a 0.4% decline nationally. Building permits also are up 17.4% in the Lincoln MSA compared to last year (Figure 6). Taxable sales rose solidly in the Lincoln MSA between the 3rd quarter of 2012 and 2013 (Figures 9 and 10). Motor vehicle sales are up 12.5% while other taxable sales are up 6.3% (Table 1). Among individual industries, manufacturing and insurance employment were unchanged in Lincoln between the 3rd quarter of 2012 and 2013 (Table 1). Professional, scientific and technical services employment also was flat over the year. This result is concerning since professional, scientific and technical services are a source of high wage jobs. State government employment declined during the year, by 1.0%. Among growing industries, construction employment expanded by 2.5% while other financial services (primarily banking) grew by 4.1%. Health care employment expanded by 1.5%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,165 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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