Attracting and Retaining Knowledge Workers
Notice bibliographique
Résumé
A concentration of knowledge workers, including scientists and engineers, has been identified by recent works as an element fostering economic growth in metropolitan areas. The authors’ aim in this chapter is to study the factors influencing the mobility of graduate students in science and technology. The creative class thesis has emphasized the fact that criteria related to the quality of place have a positive impact on the attraction of talents and on economic development. This thesis was the basis for the authors’ research. In this paper, they assimilate the workforce in science and technology to the concept of knowledge workers. The authors compared the influence of criteria related to the quality of place on the mobility of students with other criteria related to career opportunities and to the social network. They collected the data through an on-line questionnaire and they also proceeded to interviews with students in science and technology. The authors present in this chapter the results of their research for Montreal. With a quantitative analysis, they show that while Montreal is often considered as a very attractive place, the criteria related to the quality of place play a secondary role in the attraction and retention of the population studied, while those related to the career opportunities dominate. This leads to nuance the theories that highlight the importance of place versus job opportunities, and shows that while the quality of place may have an influence on the mobility patterns of knowledge workers, job opportunities have more impact on the attraction/retention of this professional category.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».