Urban interrelation and regional patterning in the department of Puno, Southern Peru
Notice bibliographique
Résumé
Le département de Puno s'inscrit autour du lac Titicaca (3 800 m au-dessus du niveau de la mer) pour occuper un vaste plateau (l'altiplano) ainsi que les hautes chaînes andines (la puna) et; déborder au nord vers le bassin amazonien (la selva). En utilisant à la fois des informations recueillies lors d'enquêtes sur le terrain et des données de recensement (1940 et 1961), cet essai poursuit un double objectif: on a tenté d'analyser d'une part, l'évolution et l'interdépendance des principaux centres du département de Puno pour proposer, d'autre part, une régionalisation à partir des structures géo-spatiales et des organisations administratives. De plus, on a brièvement traité de la nature des agglomérations et on a réalisé une analyse quantitative regroupant 30 variables reportées sur les 85 districts du département. L'auteur conclut en suggérant que toute planification est un processus qui doit aboutir à un compromis entre des composantes spatio-économiques (planificaciôn tecno-crética) et des composantes socio-culturelles (planificaciôn de base).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».