Notice bibliographique
Résumé
had 624,464 residents. The county's population is projected to increase by 20.4 percent by the year 2008. In 1997, Mecklenburg County per capita personal income was $32,295, higher than any other county in North Carolina. Per capita income for the state as a whole was $20,217. The median family income in the county was $61, 397. In 1990, 81.6 percent of county residents had a high school degree and 28.3 percent had a college degree. In 1998, 347,740 residents, nearly 56 percent of the county's population, were in the labor force. According to the EDIS County Profile, during the first quarter of 1999, the service industry employed the largest number of workers--130,209 workers, or 27.1 percent of the labor market. Retail trade employed 78,557 people or 16.4 percent of the county's labor force. Finance, Insurance and Real Estate make up the third largest segment of the workforce with 11.5 percent or 55,276 people. Charlotte is one of the top banking cities in the United States. The fourth largest employment area is government sector jobs with 50,677 or 10.6 percent of the labor force in this occupation. "Mecklenburg County is primarily a banking and technology community which requires a more highly skilled workforce than what might be found in a rural area. The special challenge for the Work First program will be supporting the development of skills to meet
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,872 | 0,839 |
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 ».