Navigating Change: Understanding Transformations in Rural Economic Development Knowledge Translation and Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Rural economic development practitioners are essential in fostering prosperous economies and communities across Ontario. Over the past few decades, the role of these practitioners has evolved significantly. The COVID-19 pandemic has further reshaped how rural economies are organized, and how economic development professionals must adapt to support them. As a result, there is a growing need for updated information to better understand the evolving role of rural economic development practitioners, the skills and capacities they require to effectively support rural economies, and the formats in which they need to acquire this new knowledge. The purpose of this research is to understand the key skills, capacities, and knowledge sets required by economic development practitioners in rural Ontario; to understand the role and activities conducted by rural economic development practitioners to support rural prosperity, particularly in light of COVID-19; and to evaluate existing KTT activities and outputs and to identify the ideal formats for sharing knowledge with rural economic development practitioners. An online survey was conducted among economic development officers working in rural local governments across Ontario. The survey gathered valuable insights into current activities, policies, strategies, and resources aimed at supporting rural economic development. The findings reveal a clear trend of increasing responsibilities and activities, coupled with limited human and financial resources. The survey highlights key areas of knowledge necessary to support rural economies, along with the preferred formats for knowledge sharing. This analysis enhances our understanding of economic development in rural Ontario and provides insights into how to better support rural economic development practitioners.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».