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Enregistrement W2138654260 · doi:10.5194/isprsarchives-xl-4-w3-23-2013

Imagining and Imaging Borders: Understanding Borderlands for Global Sustainability

2013· article· en· W2138654260 sur OpenAlexaff
Victor Konrad

Notice bibliographique

Revue˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCross-Border Cooperation and Integration
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCorporate governanceGlobalizationPoliticsPolitical sciencePresentation (obstetrics)Global governanceHuman securityPolitical economyInternational relationsSociologyEconomicsLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Borders are increasingly complex human responses and social constructions in a world where globalizing forces confront basic human concerns for security and certainty. In an effort to provide a background to assess research directions for imaging borders, this paper explores what we know about borders, and what we do not know well about borders. Borders in globalization are the meeting points of globalizing forces of security, trade and migration flows with emerging technologies, self determination and regionalization around the world. We need to know more about how: self determination fuels secessions and new borders; borders result from complex rather than simple policy and governance issues; borders depend on the political clout of borderland communities; market and migration flows impact borders; and borders are always in motion. The paper shows how these organizing principles underlie the basic themes of border governance, flows, culture, history, security and sustainability. Finally, the paper offers two brief illustrations of border imaging to link this presentation to the following discussion of the workshop.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,295 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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