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Enregistrement W1607624043 · doi:10.4324/9780203798416

Rural Livelihoods, Regional Economies, and Processes of Change

2014· book· en· W1607624043 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodEmbeddednessRural areaGeographyPolitical scienceEconomic growthAgricultureEconomySociologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Introduction: Rural livelihoods and processes of change Deborah Sick 2. 'We Will Not Farm Like Our Fathers Did': Multilocational livelihoods, cellphones, and the continuing challenge of rural development in western Kenya Joshua Ramisch 3. The New Face of the Countryside: Agriculture and generational livelihood strategies in rural Costa Rica Deborah R Sick 4. On the Ends of the Diversification Spectrum: Macro-level factors and Maasai livelihood pathways in contemporary Kenya Caroline Archamault, Scott Matter, and John G. Galaty 5. A Place That Found Its Brand: Kyoto's agricultural economy in the twenty-first century Greg De St. Maurice 6. Balancing Conservation and Over-Exploitation: Rural economies, protected areas and sea cucumber fisheries in Yucatan, Mexico Sabrina Doyon and Catherine Sabinot 7. Livelihood Strategies, Ecotourism and Changing Environmental Values in a Costa Rican Village Josephine Howitt 8. Ethicizing Rural Livelihoods in a Market-Oriented Society: Lessons from a quilombola community in Sao Paulo, Brazil Rodrigo Penna-Firme Pedrosa 9. Bypassing the National, Engaging the Global: (Re)negotiating terms of global belonging in the Balinese handicrafts industry Jennifer S Esperanza 10. Networks, Collaboration, and Embeddedness: How small rural businesses mobilize social resources in local and global markets, a Canadian case Nathan Young

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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