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Enregistrement W2803220694 · doi:10.1111/cag.12470

Railways and borderland spaces: The Canada–US case

2018· article· en· W2803220694 sur OpenAlexafffundvenueabout
Randy William Widdis

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCross-Border Cooperation and Integration
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeopoliticsHuman settlementProtectionismContext (archaeology)Political scienceGeographyEconomic geographyEconomyBoundary (topology)International tradeBusinessArchaeologyLawEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation has played a decisive role in transforming the economic and social geography of both the United States and Canada and in this context, railways have been prominent. Their extension in both the American and Canadian hinterlands was designed to organize territory, increase the number of settlements, support resource exploitation, and facilitate the development of regional and national markets. While geopolitical protectionism played a somewhat more prominent role in the development of railways in Canada than the United States, rail expansion in both countries was not circumscribed by the international boundary. In fact, in many cases the border actually transcended such development. In other words, the Canada–United States border has historically presented both limitations and opportunities to railway interests. This paper argues that while the basic alignment of borderland rail networks was established during the late 19th and early 20th centuries, the nodal structure, hub status, and corridor alignments of railways since the 1930s have changed drastically. It also contends that because such networks responded to changes in technologies, regional development, and market forces, they played different roles in configuring the various regions of the Canadian‐American borderlands.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0200,006
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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