The Economic Vitality of Small Cities in Canada: A Case Study of Kamloops and Prince George
Notice bibliographique
Résumé
Economic Vitality Indicators s 1996 EconomicVitality Indicators 1 1. .Median income levels Median income levels -indicator of overall level of economic well being 2. 2. Employment rates Employment rates -indicator of overall level of employment 3 3. Quaternary employment Quaternary employment -indicator of high-tech employment intensity 4. 4. Population change Population change -indicator of new business creation 5. 5. Average value of dwelling Average value of dwelling -indicator of growth and prosperity 6. 6. Manufacturing employment levels Manufacturing employment levels -indicator of the intensity of the traditional industrial economy Literature Review Literature ReviewMany small cities and regional municipalities have sought to address demographic stagnation or decline by stimulating economic growth through a process of transitioning from a primary resource extraction base to an economy with secondary and quaternary oriented jobs (Nelson, 2005;Portnov and Wellar, 2004).For a number of small cities, success in expanding job opportunities came from a higher quality of life, innovations, and technology which is embedded within services and manufactured products and therefore, attracts and retains a skilled labour force (Siegle and Waxman 2001, p.32;Mackinnon and Nelson 2005;Cutler and Davies 2007;Bourne and Simmons 2003).Cities which have not yet transitioned from the "classic resource town" remain vulnerable to cycles of economic boom and bust (Nelson 2005, p.99).A host of problems follow a declining economy based on primary industry such as declining population, a shrinking tax base and fewer employment opportunities (Bourne and Simmons 2003; Siegle and Waxman 2001
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».