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 economic data behind them. This month, the latest data on Cumbria sector employment numbers and job growth. In September 2016, employment data for 2015 was released by the Office for National Statistics. A recent review of this data from the Cumbria Intelligence Observatory makes interesting reading. Perhaps unsurprisingly, jobs in Cumbria are still dominated by five key sectors – manufacturing (38,500), health (¬31,700), accommodation & food services (¬28,400), retailing (¬27,500) and education (¬19,100). What is perhaps of greater interest is the pattern of change over time. Between 2010 and 2015, employment in the county grew by 4.4% - a net increase of more than 10,000 jobs across Cumbria. This quite striking figure mirrors national trends - a rise of 7 percent across the country as a whole. It seems that despite austerity and the economic uncertainties that characterised these years, the Cumbrian economy seemed to generate plenty of work opportunities for residents in the county. Compared with other counties of England, Cumbria’s employment performance is quite creditable. The growth rate in Cumbria may have been much below the figures for some highly dynamic local economies in the southeast, midlands and some areas of the north, in particular Cheshire and Warrington (+10%). But Cumbria could claim to be on a par with Greater Manchester (+5.1%), Sheffield City-Region (+4.2%) and surpassed other significant economies across the North including Liverpool City Region (+3.4%), Lancashire (+2.9%) and the Tees Valley -+3.7%).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».