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Enregistrement W2346142939 · doi:10.1080/23754931.2016.1144521

Perspectives on an Evolving Research Field: Location Intelligence and Its Representation at the Applied Geography Conferences, 1978 to 2012

2016· article· en· W2346142939 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

RevuePapers in Applied Geography · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBinghamton University
Mots-clésField (mathematics)Representation (politics)Relevance (law)DisciplineContext (archaeology)Human geographyData scienceGeographyRegional scienceTime geographyBusiness intelligenceSociologyHistorical geographySocial scienceKnowledge managementEconomic geographyPolitical sciencePoliticsComputer scienceDevelopment geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geography has an established relevance to many of the most important challenges facing society across the human–environmental spectrum. Among many areas of application, geography has a historical record of connecting location concepts, tools, and expertise to the key planning and operational issues confronting business and other institutions in society. This article examines the context for applied geographic research falling within this location intelligence sphere, and profiles the body of research in this field published at the Applied Geography Conferences over its first thirty-five years. Our analysis shows that although location intelligence has had an ongoing representation at the conference, its presence has fluctuated greatly. The disciplinary profile developed here tracks the shifting emphasis of location intelligence research and its relation to broader, real-world needs. We conclude by interpreting these findings and making recommendations related to increased self-assessment and repositioning of research in the location intelligence community.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,303 · 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