Commuting on the Canadian Prairies and the Urban/Rural Divide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using 2001 data, we perform a statistical analysis to identify factors that influence commute distance for households on the Canadian Prairies. The lack of regional-based commuting studies in Canada, along with formerly unavailable data on commuting distance by census subdivision (CSD) and our use of geographical information systems (GIS) applications, makes this study unique in its scope. We highlight factors that distinguish between urban and rural commuters. For instance, rural residents appear to be more concerned with access to jobs than reducing commuting distances while the presence of good roads in isolated rural areas is critical for providing access to jobs in neighbouring urban centres. In addition, we find certain similarities in commuting patterns across urban and rural areas, indicative of the tight knit between urban and rural communities in this region. Résumé À l'aide de 2001 données, nousfaisons une analyse statistique pour identifier les facteurs qui influencent la distance des trajets parcourues quotidiennement par les ménages dans les prairies canadiennes. L'étude est unique en son genre en raison de l'absence d'études régionales sur les trajets quotidiens, de l'inexistence, par le passé, auprès du Secteur du Recensement, des données sur les distances parcourues quotidiennement par les populations et de l'utilisation du système de renseignement géographique. Nous mettons en évidence les facteurs qui différencient les navetteurs urbains des navetteurs ruraux. Par exemple les navetteurs ruraux semblent se préoccuper plus de l'accès aux emplois que de la réduction des distances à parcourir. Par ailleurs, l'existence des routes viables dans les zones rurales enclavées est indispensable pour l'accès aux emplois dans les centres urbains environnants. Nous relevons certaines similitudes dans les configurations des distances à parcourir dans les zones urbaines et les zones rurales, similitudes qui illustrent les liens serrés entre les communautés urbaines et rurales dans cette région.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».