MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2131129465 · doi:10.1177/0894439313504539

An Open-Source Software for Calculating Indices of Urban Residential Segregation

2013· article· en· W2131129465 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSocial Science Computer Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaShapefileGeographyPopulationJavaGeographic information systemComputer scienceSoftwareCartographyWorld Wide WebOperating systemDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to introduce a new stand-alone application—Geo-Segregation Analyzer—that is capable of calculating 43 residential segregation indices, regardless of the population groups or the metropolitan region under study. In practical terms, the user just needs to have a Shapefile geographic file containing counts of population groups that differ in ethnic origin, birth country, age, or income across a metropolitan area at a small area level (e.g., census tracts). Developed in Java using the GeoTools library, this free and open-source application is both multiplatform and multilanguage. The software functions on Windows, Mac OS X, and Linux operating systems and its user interface currently supports 10 languages (English, French, Spanish, Catalan, German, Italian, Portuguese, Creole, Vietnamese, and Chinese). The application permits users to display and manipulate several Shapefile geographic files and to calculate 19 one-group indices, 13 two-group indices, 8 multigroup indices, and 3 local measures that could be mapped (location quotient, entropy measure, and typology of the ethnic areas proposed by Poulsen, Johnson, and Forrest).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,323 · 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