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Enregistrement W1577202737 · doi:10.7202/800709ar

Activités tertiaires et hiérarchies urbaines : une évaluation de six méthodes d’analyse

2009· article· en· W1577202737 sur OpenAlexaffvenueabout
Normand Ouellet, Mario Polèse

Notice bibliographique

RevueL Actualité économique · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensMinistère de l’Immigration, de la Francisation et de l’Intégration
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeightingConstruct (python library)EconometricsValuation (finance)Computer scienceWelfare economicsMathematicsEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban and regional economists are often asked to construct central place models which will properly describe the urban hierarchy (in terms of the service sector) of the region which they are studying. In all such studies, the chief analytical problem is basically one of correctly defining (and measuring) tertiary activity and of correctly weighting the various functions which make up the service sector. In this paper, the authors review six alternative methods for measuring and weighting tertiary functions. The mathematical and conceptual properties of each approach are discussed and evaluated. In the second part of the article, the authors compare the actual results obtained by these alternative methods, using data on the Quebec urban system to test their results. They conclude that no one method is entirely satisfactory, each approach measuring a part of reality. But some methods do nevertheless seem to perform better than others: in this respect, the use of localization coefficient type approach seems generally to give the least biased results.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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