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Enregistrement W1601757371

Le travail et le navettage dans les régions métropolitaines de recensement, 1996 à 2001

2005· preprint· fr· W1601757371 sur OpenAlexaboutno aff
H Sébastien

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2005
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le present rapport porte sur l'emplacement des emplois dans 27 regions metropolitaines de recensement, une attention plus particuliere etant accordee a l'evolution de la situation a Quebec, Montreal, Ottawa-Hull, Toronto, Winnipeg, Calgary, Edmonton et Vancouver. En outre, on y analyse les modes de transport utilises par les navetteurs pour se rendre au travail, en mettant l'accent sur l'utilisation du transport en commun et de la voiture (comme conducteur ou comme passager). Alors que les regions metropolitaines de recensement du Canada ont continue d'etre caracterisees par une forte concentration des emplois au centre ville, entre 1996 et 2001 l'emploi a cru plus rapidement dans les banlieues des regions metropolitaines de recensement les plus grandes que dans les centres villes. L'une des caracteristiques de la croissance de l'emploi en banlieue est le deplacement des activites manufacturieres du centre ville vers les banlieues. Le commerce de detail s'est egalement deplace du centre ville vers les banlieues. Relativement peu de travailleurs employes a l'exterieur du centre ville ont utilise le transport en commun pour se rendre au travail. La plupart des navetteurs ont conduit leur voiture ou se sont rendus au travail en tant que passagers a bord d'une voiture. Plus le lieu de travail etait eloigne du centre ville, plus cette tendance au navettage en voiture s'est accentuee. En outre, les tendances de navettage sont devenues plus complexes, le navettage entre banlieues prenant plus d'importance par rapport aux modeles traditionnels de navettage dans le centre ville et entre le centre ville et la banlieue. De plus, les navetteurs qui se rendaient d'une banlieue a l'autre eta

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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