Bibliographic record
Abstract
Данная статья утверждает, что правительствам, промышленности, и образовательным институтам необходимо теснее сотрудничать с местным коренным населением по таким вопросам, как образование и экономическое развитие в Северном Саскачеване. Создание доступных программ и работа с молодежью имеют ключевое значение для устойчивого развития. Социальный капитал северного местного населения имеет большой запас прочности, он переплетен с родовыми связями и отношениями; но при наличии быстрорастущего молодого поколения и в условиях расширения взаимодействия и сотрудничества между населенными пунктами, правительства, образовательные институты, и промышленность должны оказать помощь в создании соответствующих программ для молодежи. Результаты исследования участия коренного населения Севера в политике, проведенного в 2009-2012 годах, предполагают, что при наличии возможностей и надлежащем стимулировании, молодежь коренных народов Севера согласна и реально будет заниматься саморазвитием и развитием своей местности. Большинство молодежи считает, что приоритет должен быть отдан решению проблем, связанных с зависимостью (таких как алкоголизм и наркомания). Данные результаты по меньшей мере подразумевают, что необходима лучшая координация между программами для молодежи в сфере здравоохранения (такими, как психологическое здоровье и борьба с различными зависимостями), обучением и экономическим развитием. Данная статья является частью специальной коллекции кратких дискуссионных работ, представленных на Семинаре Валлей (Walleye Seminar) 2014, который проводился в северном Саскачеване, и который рассматривал вопросы консультаций с местным населением Севера и с заинтересованными лицами, и их участия в освоении природных ресурсов.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".