Hampshire County Labor Market Summary
Notice bibliographique
Résumé
This summary provides an overview of the current performance of the Hampshire County labor market compared to the Winchester metropolitan statistical area (MSA), Potomac Highlands Region, the state of West Virginia, and the U.S. Table 1 below contains summary data for the county, the region, metropolitan areas with component counties in the region, the state, and the nation.The Potomac Highlands Region includes Grant, Hampshire, Hardy, Mineral, and Pendleton counties and the newly designated Winchester MSA includes Hampshire County in West Virginia and Frederick County and Winchester City in Virginia.Data summarized in this document (and detailed in the associated Excel database) include job growth and wages by industry, the unemployment rate and labor force participation, population growth and demographics, educational attainment, job turnover by industry, farming, and commuting patterns.Hampshire County added 251 jobs during the 2001-2004 period, which translates into an average annual growth rate of 2.1 percent per year.The county's job growth during the period beat the Potomac Highlands region (-0.3 percent), state (0.0 percent) and national (-0.1 percent) rates.As Figure 1 shows, the county added jobs at a rapid clip in construction; professional and business services, while also posting solid gains in trade, transportation, and utilities; financial activities; education and health care; government; and leisure and hospitality.Strong job gains in construction reflect strong population growth in the county.The county posted job losses in natural resources and mining; manufacturing; information; and other services.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».