2018 Quarter 3: Southwest VA 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 2018 quarter three workforce report, produced by the Virginia Tech Office of Economic Development. This document focuses on gender in the workplace at the national and regional level. National trends provide context for gender-based wage differences and the barriers women face throughout their time in the workforce. Regional trends illustrate how these differences affect the seven counties and city that comprise the workforce area. This report begins by outlining national trends related to gender -based workforce inequalities and details information on the role of gender in labor force participation, highlighting disparities between education attainment and career opportunities for men and women. The report continues this focus on page four, displaying data on female representation at all levels of the corporate ladder as well as information related to female representation and weekly wages for national sectors and female employment in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) fields. This quarter’s data snapshot then focuses on regional trends, including information and data related to demographic changes, female labor force participation, and female representation in regional industry sectors. Page six offers an overview of occupations for both men and women. Additionally, a map illustrating female representation in the regional labor force and the gender wage gap is included on page six. The next two pages (seven and eight) Include information and data related to female employment in GO Virginia target industries within the region as well as other industries important to the area economy. Page nine includes brief summaries of interviews with women working in some of the region’s target industries. These interview summaries offer personal experiences and perspectives from females in industries or occupations where women may be underrepresented. The report concludes with a brief summary.
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,100 |
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