« Promoting Nature and Real Estate Development : How Toponyms Can Tell The Story ».
Notice bibliographique
Résumé
The origin of names given to most places in the United States allows us to open books which tell as much of personal stories and collective quests, as they do of national aspirations. Wherever individuals and communities settled down, names were attributed which identified with a new environment. Because of the individualistic development of western territories, the pioneers' contributions to geographical nomenclature had to be consequential. Not surprisingly, naming practices today are in direct lineage with those naming habits of the past. Residents in new neighborhoods by popular vote decide on the designations of their communities, the same way real estate agents work on the best denominations for their projects. Among the themes selected to name places nowadays, the heavy reliance upon environmental issues seems to be a predominant one. Although the present survey occasionally refers to a few town names, especially when opposing past practices to current ones, the corpus upon which this study has been based was constituted thanks to a cyberspace journey through Yahoo Yellow Pages which advertize apartment complexes for sale. The investigation encompassed fifteen cities across the nation (Seattle, San Francisco, San Diego, Phoenix, Denver, Minneapolis, Houston, Kansas City, New Orleans, Columbus, New York, Washington DC, Atlanta, Miami, and Boston), with a total of some 2,100 ads—a true “Tale of Fifteen Cities”—with an approximate 7/8% displaying references to Nature.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».