MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1484481195 · doi:10.1093/jeg/4.2.131

Spatial evolution of the US urban system

2004· preprint· en· W1484481195 sur OpenAlexfundno aff
Yannis M. Ioannides, Henry G. Overman

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Geography · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of TorontoJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationNational Science Foundation
Mots-clésEconometricsContrast (vision)CensusDistribution (mathematics)PopulationRange (aeronautics)Market sizeEconomicsPopulation growthParametric statisticsSpatial dependenceGeographyConditional probability distributionSpatial distributionStatisticsMathematicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine spatial features of the evolution of the US urban system using US Census data for 1900–1990 with non-parametric kernel estimation techniques that accommodate the complexity of the urban system. We consider spatial features of the location of cities and city outcomes in terms of population and wages. Our results suggest a number of interesting puzzles. In particular, we find that city location is essentially a random process and that interactions between cities do not help determine the size of a city. Both of these findings contradict our theoretical priors about the role of geography (physical and economic) in determining city outcomes. More detailed study suggests some solutions that allow us to restore a role for geography but a number of puzzles remain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,171 · 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.

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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Economic GeographyMême sujetRegional Economics and Spatial AnalysisTravaux en français237 207