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Enregistrement W2337949066

O ISOLAMENTO GEOECONÔMICO DOS MUNICÍPIOS DA REGIÃO NORTE DO BRASIL: UMA PROPOSTA PARA QUANTIFICÁ-LO

2015· article· pt· W2337949066 sur OpenAlexaff
Renilson Rodrigues da Silva, Antonio Páez

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Languept
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabalho tem como objetivo propor e estimar um indicador de acessibilidade para a Região Norte do Brasil, no nível municipal, entre os anos de 1980 e 2000. Visa, também, analisar como este indicador está sendo alterado naquela região, associando-o com a mudança nos padrões das populações rurais e urbanas. A hipótese que norteia esse objetivo é de que a melhoria do índice de acessibilidade, através dos investimentos em infraestrutura de transporte, contribuiu para o deslocamento da população rural rumo às zonas urbanas. Essa mudança tem como justificativa a busca da população por melhores condições de vida, já que na região como um todo, são encontrados os piores indicadores socioeconômicos. Para tanto, se utilizará Sistema de Informacões Georreferenciadas. Os resultados mostraram que, de fato, houve um esvaziamento da população rural rumo às zonas urbanas e que essa mudança foi causada pela melhoria da acessibilidade. Os municípios que têm maior acessibilidade são também aqueles que mais atraíram a população das zonas rurais. De maneira geral, a melhoria do índice de acessibilidade, resultante de investimentos em infraestrutura, influenciou os movimentos populacionais, sobretudo no descolamento da população rural para as zonas urbanas, fortalecendo, inclusive, a concentração da população nas capitais.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,452
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,060 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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