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Enregistrement W7101406157 · doi:10.21083/crrf.v27i1.8610

Building communities with new rural regions in Manitoba

2025· article· W7101406157 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Rural Revitalization Foundation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationGovernment (linguistics)PopulationRural areaIntervention (counseling)Scale (ratio)Fell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following several decades of losing population in rural Manitoba, more than 80 communities fell below the minimum requirement of 1000 people needed to maintain their municipality status. In 2012, the Provincial government responded with an amalgamation initiative of modernizing rural municipalities. This initiative allowed municipal jurisdictions to determine their amalgamation partners, a more suitable and collaborative intervention than predetermined amalgamation. In addition to locally driven partner identification, this amalgamation initiative was also notable for being one of the first instances where a national analysis of a functional economic region model at the provincial scale informed the amalgamation process. Provincial and municipal jurisdictions involved in the initiative were provided with a breakdown of the functional economic regions based on where residents live and work. In addition to geographic boundaries, the analysis also provided findings regarding potential population and fiscal strengths for these regions. This presentation provides important insight into municipal amalgamation by examining the overlap between the proposed functional regions and the 47 amalgamations resulting from locally driven 'municipal partnering'. Since the new legislation gives municipalities until 2019 to complete this process, the jury is still out if this initiative will result in strengthening rural regions in Manitoba.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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