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Enregistrement W2179694017 · doi:10.5555/arwg.10.2.46770u925w64k826

Assessing Planned Industrial Location and Economic Development in Dubai, UAE: Spatial and Sector Impacts of Labour-Force Distribution among Industrial Establishments

2011· article· en· W2179694017 sur OpenAlexvenueno aff
Saif Al-Qaydi, J. M. Jamil Brownson

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Zones and Regional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessDistribution (mathematics)TourismEconomic base analysisRevenueInvestment (military)Production (economics)Foreign direct investmentGovernment (linguistics)Secondary sector of the economyAgricultural economicsEconomyEconomicsGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research applies a location quotient model to assess the impacts of Dubai's industrial location planning on labour-force distribution among industrial establishments. Dubai leads other UAE urban regions in terms of industrial development. Oil production peaked at 15.4 % of total UAE production and has dropped to 7 %; searching for alternative revenue sources, Dubai's government has focused on logistics, commerce, services, tourism, manufacturing, and a booming property-development sector. In 2002, Dubai had 854 industrial establishments (37 % of the UAE total) and investments worth more than AED13 billion (US$3.54 billion), employing some 64 000 industrial workers (34 % of the UAE total). But industrial development requires an externally recruited labour force, with increasing logistical and financial costs for transport and accommodation. The results of this study show a strong correlation between labour efficiencies, capital investment (FDI), and planned same-sector clusters (e.g., industrial campu...

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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