2017 Quarter 4 New River Mount Rogers (WDA II) Quarterly Workforce Report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the 2017 fourth quarter workforce report, produced by the Virginia Tech Office of Economic Development on behalf of the New River Mount Rogers Workforce Development Board (WDA II). This region comprises the New River Valley Regional Commission and the Mount Rogers Planning District, including the counties of Bland, Carroll, Floyd, Giles, Grayson, Montgomery, Pulaski, Smyth, Washington, Wythe and the independent cities of Bristol, Galax and Radford. These quarterly reports present an analysis of regional labor supply and demand data, to inform the public of the evolving workforce landscape. Please note that the data presented in this report is the most up-to-date data available as of December 2017. In this quarter’s report, we explore some basic regional trends including population, employment, and workforce gaps. We then delve into four industries targeted by two regional GO Virginia Growth and Diversification Plans. WDA II straddles GOVA regions one and two. Region I is comprised of Workforce Development Area I and the Mount Rogers Planning District—spanning from Washington County in the southwest, Carroll County in the southeast, Buchanan County in the northwest, and Bland County in the northeast. Region 2 comprises the New River Valley and Workforce Development Area III (Roanoke)—spanning from Pulaski in the southwest, Franklin County in the southeast, Giles in the northwest, and Alleghany County in the northeast. GO Virginia is a recent initiative approved by Virginia’s House of Delegates, which offers funding for suitable workforce and economic development projects. By improving collaboration across regions, this initiative is meant to leverage local capacity to encourage the development of targeted industry clusters that offer predominantly higher wages and attract money from outside the state. GO Virginia regions across the state have identified four or more target industry clusters, and have developed strategies to grow and diversify these clusters. Arguably one of the most prominent strategies identified by all GO Virginia regions was to growth, retain, and attract skilled workers. This report will provide some basic data on the target GOVA clusters in WDA II and highlight assets and areas where WDB stakeholders may play a role in GO Virginia.
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.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,039 |
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 découle