1 Innovation Systems Research Network The Social Dynamics of Economic Innovation Halifax City Region Study Theme 2: Social Foundations of Talent Attraction and Retention
Notice bibliographique
Résumé
Recent thinking in economic theory presumes that healthy social environments in urban areas are crucial to positive economic performance. The work of Richard Florida (2002) and others has inspired a Canada-wide study (led by David Wolfe at the University of Toronto) documenting the relationship between different forms of social and civil engagement and economic growth. The study, Social Dynamics of Economic Performance, covers 15 cities of different sizes throughout Canada. Halifax, Nova Scotia is one of the medium-sized cities (250,000 – 999,999) in the study. Halifax Regional Municipality (HRM) has a population of 372,858 (2006 Census). Although most of the land area is rural, the largest proportion of the population lives in urban areas. The major economic drivers in HRM are government industries such as the Department of Defence, and institutions such as universities and health services. The research team for the Halifax study is in Dalhousie University’s School of Planning led by Jill Grant. This summary describes preliminary findings collected for theme 2 of the project, focusing on the Social Foundations of Talent Attraction and Retention. Based on the theory that the presence of creative people builds economic capital, the theme
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,007 |
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 ».