The Geography of Employment Growth in Western Canada: A Regional Typology based on Multifactor Partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Canada's employment growth, 2001-2006, masked large regional variations.Such disparities have been a major policy concern since the (British) Royal Commission on the Distribution of the Industrial Population (Barlow Report 1940) which introduced shift-share analysis and identified industry-mix as the principle determinant of regional disparities (Jones 1940).This paper uses the Ray-Srinath multifactor partitioning (MFP) model, an advanced shift-share methodology, to extract the region, industry-mix and net interaction effects on regional employment growth in Canada 2001-2006 and presents the results for the thirty economic regions of Western Canada.All three effects are important.However, it is the region effect, not industry-mix, which has most affected employment growth in Canada 2001-2006.Indeed, no region with a low region effect exceeded the national employment growth rate.But some regions with a very good industry-mix failed to reach the national growth rate because of their poor region effect.The MFP results are mapped and used to allocate the economic regions of Western Canada to the Biffignandi regional typology.Seven main regional development types are identified.The top class is the "regions of general employment expansion".The Calgary-Edmonton corridor is in this class: Calgary scored a triple "A" rating, excelling on all three growth effects.Its employment growth rates were among the very highest in the country.At the other extreme, some peripheral areas lagged on all three components and experienced employment decline.The paper concludes with some policy implications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».