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Enregistrement W2337757863 · doi:10.1355/9789814380041

Urbanization in Southeast Asia

2012· book· en· W2337757863 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueISEAS Publishing eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in Asia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationSoutheast asiaGeographyHistoryAncient historyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urbanization occurs in tandem with development. Countries in Southeast Asia need to build - individually and collectively - the capacity of their cities and towns to promote economic growth and development, to make urban development more sustainable, to mitigate and adapt to climate change, and to ensure that all groups in society share in the development. This book is a result of a series of regional discussions by experts and practitioners involved in the urban development and planning of their countries. It highlights urbanization issues that have implications for regional - including ASEAN - cooperation, and provides practical recommendations for policymakers. It is a first step towards assisting governments in the region to take advantage of existing collaborative partnerships to address the urban transformation that Southeast Asia is experiencing today. "Urbanization in Southeast Asia: Issues and Impacts is a landmark study on the increasingly urbanized condition of Southeast Asia. It is important because it presents a powerful argument for the role of regional action in developing policy and practical responses to the challenges of urbanization. Thus it offers important lessons for other parts of the world. This study, written by expert authors from within the region, outlines the challenges of urban sustainability, liveability and economic growth that Southeast Asia faces in the 21st century. Thus it provides a valuable roadmap for all concerned with the future of urbanization in Southeast Asia.” - Professor Terry McGee, Professor Emeritus, University of British Columbia, Vancouver, B.C., Canada

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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