Globalization from Below: The Ranking of Global Immigrant Cities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Immigration to major cities is an important dimension of cultural globalization, one that has been largely ignored in the global cities literature. Rates of immigration to major world cities are an important indicator of global city status and should be included in determining urban hierarchy indexes. Our study considers immigration in more than 100 metropolitan areas, using data from national censuses from more than 50 countries. We rank major cities of immigration and compare them to well‐known global city hierarchies. Using immigration data, we create an urban immigrant index. The index considers four factors of immigration: (1) the percentage of foreign‐born, (2) the total number of foreign‐born, (3) the diversity of the foreign‐born stock, and (4) whether immigrants are from neighboring countries or non‐neighboring countries. This is the first time that an international urban immigrant data set and index have been created. The study explains the empirical challenge of acquiring comparable international metropolitan data and the limits of this research. Some of the cities that rank highly in the index are commonly cited as world cities (London, New York and Frankfurt); others such as Toronto, Amsterdam and Dubai seldom appear so highly ranked. L’Immigration vers les grandes villes est une dimension importante de la mondialisation culturelle, dimension largement ignorée dans la littérature sur les villes planétaires. Les taux d’immigration vers les grandes villes mondiales sont un indicateur significatif du statut de ville planétaire et devraient être pris en compte pour établir des répertoires de hiérarchie urbaine. Cette étude, qui couvre l’immigration dans plus de cent zones métropolitaines, utilise les données de recensements nationaux provenant de plus de 50 pays. Elle classe les principales villes d’immigration et les compare aux hiérarchies de villes planétaires reconnues. A partir des données sur l’immigration, est créé un répertoire des immigrants urbains, lequel se réfère à quatre facteurs d’immigration: (1) le pourcentage néà l’étranger, (2) l’effectif total néà l’étranger, (3) la diversité de la population née à l’étranger et (4) si les migrants viennent de pays voisins ou non. C’est la première fois qu’un fichier de données et un répertoire d’immigrants urbains internationaux sont créés. L’étude expose le défi empirique pour récupérer des données métropolitaines internationales comparables, ainsi que les limites de cette recherche. Certaines des villes placées en tête du répertoire sont fréquemment citées comme villes mondiales (Londres, New York et Frankfort), d’autres comme Toronto, Amsterdam et Dubaï apparaissent rarement à ce niveau de classement.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle