World City Network in China: A Network Analysis of Air Transportation Network
Notice bibliographique
Résumé
World city network formation is one of the most robust trends in the context of globalization. The unprecedented economic transformation and infrastructure restructuring enable China to integrate in world city network overwhelmingly. The purpose of this paper is aiming to conduct a network analysis of Chinese air transportation network based upon large-scale collected data of inter-city air passengers’ volume thereby identifying the world city network of Chinese cities, as well as the internal cooperative relationship and hierarchical structure of these articulations in the network. There are 80 sample cities are enclosed in this air transportation network model using UCINET, which is pioneering social network analytical software. Clearly, UCINET is applied to manipulate the matrix of inter-city air passengers flows in order to elaborate analyze of density of the whole network, to calculate multiple centrality of each node cities, which strives to identify the dominance of each cities’ hierarchical power and positions. In addition, NetDraw program in UCINET is designed to visualize the whole network whereas CONCOR program is operationalized to classify major subgroups within national air transportation network of China. Based on the analysis, we can find that Beijing, Shanghai and Guangzhou play a dominant role in this network, and it is evident that there exist some robust cooperative relationships within and between subgroups arisen from overall air transportation network. Overall, these findings consolidate a concrete cornerstone of Chinese world city network formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».