MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2057009911 · doi:10.1111/j.1749-8198.2009.00270.x

Geographical Gerontology: Mapping a Disciplinary Intersection

2009· article· en· W2057009911 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews, Christine Milligan, David R. Phillips, Mark W. Skinner

Notice bibliographique

RevueGeography Compass · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensTrent UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisciplineTerritorialitySociologyEconomic geographyTime geographyIntersection (aeronautics)Convergence (economics)Regional scienceHuman geographyGeographySocial scienceDevelopment geographyHistorical geographyEconomic growthCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The intersection between geography and gerontology arises structurally in institutions and intellectually both in academic debates surrounding disciplinary territoriality and substantive fields of empirical inquiry (population ageing and movement; services and policy; living environments; emplacement; emotions, images and the body). Although recent years have witnessed an increasing theoretical convergence between geography and gerontology – resulting in ever fertile ground for research – a range of contemporary social processes have yet to receive substantive attention. Arising as consumer niches and economic networks, these involve connectivity across geographical scales from the local to the global. Although they provide opportunities and enrich lives, they also contribute to the continued disadvantage of older people in the developing world. We argue that addressing these in research is not only morally justifiable, it potentially generates a distinct body of theoretical knowledge that might inform ongoing empirical work.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0050,021
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations83
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeography CompassMême sujetMigration, Aging, and Tourism StudiesTravaux en français237 207