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Enregistrement W2392821952

Spatial Characteristics and Their Causes of the Urban and Rural Public Service Facilities in Guangzhou

2014· article· en· W2392821952 sur OpenAlexaff
Tan Yon

Notice bibliographique

RevueTropical Geography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyService (business)RecreationUrbanizationRevenueOrder (exchange)BusinessTourismPopulationPublic serviceRegional scienceEconomic growthEconomic geographyAgricultural economicsMarketingFinanceEconomicsPolitical scienceDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Making a case study on educational, medical, and recreation and sports facilities, this paper explores the spatial characteristics and their causes of urban and rural public service facilities in Guangzhou with the methods of Kernel density analysis and Path analysis. The results indicate that: 1) Spatial pattern of basic public service facilities in Guangzhou follow the laws of core-edge concentric circles structure, the order of facilities density is: core urban areasnewly-developed urban areasurban-rural fringe areasrural areas, the emergence of deputy center and exurb makes the pattern change towards a multi-polar direction; 2) Spatial patterns of different types of facilities are basically the same, but have different features, spatial intensity of medical facilities is the highest among the three kinds of facilities, that of educational facilities the next, and that of recreation and sports facilities the lowest; 3) Inter-regional spatial distribution is uneven, showing obvious administrative division mark, spatial intensity of the facilities in Yuexiu, Haizhu and Liwan District is the highest, much differs from that of Zengcheng and Conghua, administrative boundaries become separate lines to prevent Kernel density isolines from unobstructed outward expansion. 4) Results of Path analysis show that the population factor is the most important factor for the equalization of basic public services, other factors in the order of importance are as follows: Infrastructure investment(x10)Agriculture as a share of GDP(x2)industrial output(x3)revenue(x4) GDP(x1)level of urbanization(x9)expenditure(x5)Development history(x11)Total retail sales of consumer goods(x7)use of foreign direct investment(x8) total fixed asset investment(x6).

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,153 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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