Can rural America support a knowledge economy?” Economic Review (Third Quarter
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge has become the new premium fuel for economicgrowth in the 21st century. Knowledge fuels new ideas andinnovations to boost productivity—and to create new products, new firms, new jobs, and new wealth. Some analysts estimate that knowledge-based activity accounts for half of the gross domestic product in Western industrialized countries. In the United States, knowledge-based industries paced gross domestic product (GDP) growth from 1991 to 2001, and their importance has accelerated since 1995. In rural America, as elsewhere, a variety of factors make knowledge-based growth possible: high-skilled labor, colleges and universities, vibrant business networks, and infrastructure. Some rural communities are already leveraging these assets to transform their economy. Many other rural places, however, have yet to tap this rich economic potential. This article analyzes the factors essential to rural knowledge-based activity in rural America. The first section defines knowledge-based eco-nomic activity, describes its growing importance in the U.S. economy, and identifies the regions of the country where it is concentrated. The Jason Henderson is an economist in the Center for the Study of Rural America at the Federal Reserve Bank of Kansas City. Bridget Abraham is a former research associate
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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) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».