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Enregistrement W1590305927 · doi:10.4000/confins.8187

Sur la première carte des flux réalisée avec des flèches (Ravenstein, 1885)

2013· article· fr· W1590305927 sur OpenAlexaff
Françoise Bahoken

Notice bibliographique

RevueConfins · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La carte intitulée « Currents of migration » réalisée par Ravenstein à l’occasion de la publication des Lois de la migration pour la première fois en 1885, semble être la toute première carte civile des flux qui figure des flèches. Réalisée à partir de données qui portent sur les mobilités britanniques à l’échelle des comtés, la carte est, au premier abord, difficile à interpréter. Au regard de la formalisation de l’approche méthodologique de cartographie des flux que nous proposons, la carte n° 5 de Ravenstein apparaît innovante en de multiples aspects qui tiennent au raisonnement sous-jacent et à la mise en œuvre du procédé de la flèche. Nous faisons alors l’hypothèse que l’approche méthodologique mise en œuvre par l’auteur pour illustrer la première de ses lois sur les migrations (selon laquelle la majeure partie des courants migratoires s’effectue sur de courtes distances et vers des centres économiques d’absorption particuliers) vise à représenter de manière continue un phénomène discret. Si le contexte historique de la réalisation de cette carte est celui de la cartographie statistique discrète, Ravenstein propose, en effet, une figure fondée sur des principes physiques qui font écho à la représentation de la dynamique des mouvements. Pour ce faire, il recourt au procédé de la flèche de manière inédite, contribuant ainsi à renouveler la pratique actuelle de la cartographie des flux.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,202 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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