Impacts on the Social Cohesion of Mainland Spain’s Future Motorway and High-Speed Rail Networks
Notice bibliographique
Résumé
A great expansion of the road and rail network is contemplated in the Infrastructure, Transport and Housing Plan (PITVI in Spanish), in order to achieve greater social cohesion in 2024 in Spain. For this reason, the aim of this study is to classify and to identify those municipalities that are going to improve or worsen their social cohesion. To achieve this goal, the municipalities were classified according to the degree of socioeconomic development, and their accessibility levels were determined before and after the construction of these infrastructures. Firstly, the socioeconomic classification demonstrates that there is predominance in the northern half of the peninsula in the most developed municipalities. Secondly, the accessibility levels show that the same center-peripheral models are going to be kept in the future. Finally, poorly-defined territorial patterns are obtained with respect to the positive or negative effects of new infrastructures on social cohesion. Therefore, it is possible to state that the construction plan is going to partially fulfill its aim, since a quarter of the population is going to be affected by a negative impact on socioeconomic development. As a consequence, people who live here are going to have major problems in achieving social cohesion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».