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Enregistrement W1919942189 · doi:10.1111/j.1468-2257.2010.00528.x

Rural‐to‐Urban Commuting: Three Degrees of Integration

2010· article· en· W1919942189 sur OpenAlexaffabout
Mark D. Partridge, Kamar Ali, M. Rose Olfert

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidenceUrban hierarchyGeographyRural areaPopulationHierarchyEconomic geographyEconomic growthSocioeconomicsBusinessRegional scienceDemographic economicsPolitical scienceSociologyEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Commuting ties between rural places of residence and urban places of employment are among the most visible forms of rural–urban integration. For some rural areas, access to urban employment is a key source of population retention and growth. However, this access varies considerably across rural areas, with distance representing a primary deterrent. In addition to distance, the size of the urban community will also influence rural‐to‐urban commuting opportunities. In this paper, using Canadian data, we empirically estimated the influence of local rural population and job growth on rural out‐commuting within the urban hierarchy. We find consistent support for the deconcentration hypothesis where population moves to rural areas for lifestyle and quality of life reasons, while retaining urban employment. Further, we find some evidence that in addition to distance from the nearest urban center being a deterrent, increased remoteness from the top of the urban hierarchy exerts a positive influence on out‐commuting. Recognition of these types of rural–urban linkages through commuting is essential in designing Canadian rural policy and targeted programs that may effectively support local rural populations. In particular, they point to the need to have reasonable transportation infrastructure for urban accessibility, which should be complemented by other “built” infrastructure to improve the livability of rural communities.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations120
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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