Of Bridges and Borders: An APSA Congressional Fellow's North American Tale
Notice bibliographique
Résumé
I had seen once before, halfway around the world, what a new bridge could do to a border region. However, despite having worked in border towns and on border issues for more than a decade, I had never given much thought to the border in my own backyard. I remember crossing the Detroit River to visit the casinos in Windsor, Ontario, before Detroit had her own and seeing the lines of trucks waiting to cross the bridge and being unaware of the border's economic importance to the region and the country. I had studied the economic benefits of European integration, but never thought about how those lessons could be applied to the North American continent. However, last year as a 2011–2012 APSA congressional fellow working with my hometown congressman US Representative Gary Peters I had the opportunity to apply these overseas experiences to a border that mattered to my town, state, and country. The US-Canadian border is not only the world's longest nonmilitarized border, but is also the line separating my hometown Detroit, Michigan, from Windsor, Ontario; and it is the line preventing the region and the two countries from fully realizing their economic potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».