The place of public services
Notice bibliographique
Résumé
Professor Frank Peck of the University of Cumbria’s Centre for Regional Economic Development writes for in-Cumbria on the big issues of the day and the data behind them. This month he asks if the unfashionable and squeezed public sector, which employs 60,000 in Cumbria, can be an engine of growth. Recent debates on the economy have included questions about public sector pay and the wisdom (or otherwise) of continued austerity policies. In the aftermath of the economic crisis of 2008, it has been unfashionable, perhaps, to consider public services as vehicles for regeneration. Attention has been diverted elsewhere in the search for local growth in the private sector (no stone unturned). Yet it remains the case that many people in Cumbria can directly attribute their economic wellbeing to employment in the delivery of public services, either directly via the state or indirectly through private providers and the voluntary sector. The health and social care sector alone accounts for 32,000 jobs in the county, 13.6% of the total. The health sector actually provides employment for more Cumbrian residents than either retailing or accommodation and food services. Add to this those employed in education, local government, emergency services and various functions of central government and the total employed sums to 60,000, representing around a quarter of all jobs in Cumbria. The wages and salaries paid generate considerable spend that contributes towards the support of many small and medium-sized businesses providing goods and services in the private sector, and stimulates a more buoyant housing market.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,154 | 0,045 |
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 ».