How Far and with Whom Do People Socialize?
Notice bibliographique
Résumé
Hägerstrand's seminal argument that regional science is about people and not just locations is still a compelling and challenging idea when the spatial distribution of activities is studied. In the context of social activity–travel behavior (hosting and visiting), this issue is particularly fundamental as individuals’ main motivation in making social trips is mostly with whom they interact rather than where they go. A useful approach to incorporate the travelers’ social context is to study explicitly the spatial distribution of their social networks, focusing on social locations as emerging from their contacts, rather than analyzing social activity locations in isolation. In this context, this paper studies the spatial distribution of social activities, focusing on the home distances between specific individuals (egos) and the network members (alters) with whom they socialize—serving as a proxy to study social activity–travel location. Using data from a recent study of personal networks and social interaction, and multilevel models that account for the hierarchical structure of these networks, this paper provides empirical evidence on how the characteristics of individuals and their social context relate to the distance separating them. The results strongly suggest that, although the spatial distribution of social interaction has idiosyncratic characteristics, there are several systematic effects associated with the characteristics of egos, alters, and their personal networks that affect the spatial distribution of relationships, and they can contribute to an understanding of where people perform social activities with others.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».