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Enregistrement W3026848200 · doi:10.22364/ebci.01

Building Fences at Borders or Improving the Quality of Life for the Desperate?

2006· article· lv· W3026848200 sur OpenAlexaboutno aff
Henry Hubert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languelv
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionCentral European UniversityNorthern Illinois UniversityPrinceton UniversityYale University
Mots-clésAtlantaEconomies of agglomerationQuality (philosophy)Economic geographyRegional scienceGeographyLibrary scienceComputer scienceEconomic growthEconomicsMetropolitan areaArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 25 % of the 2000 largest companies in the world locate their main offices in these ten cities, and more than 56% of companies are located in 82 cities.If we compare our list with P.J.Taylor list created in 2001 based on the advertisements in The Economist, we deduce that our list contains all cities from that list; however 42 of our top 82 were not present in Taylor's list.Among the top 9 cities there are more than 10 headquarters -Houston (22), Atlanta (15), Calgary (13), Dallas (12), Hamilton (12), San Jose (12), Athens (11), Birmingham (11), and Cincinnati (11).From these data we can anticipate that we have come up with more comprehensive list that P. J. Taylor has, as well as that in our list Asian cities dominate the top ten positions.One explanation for this can be that Asian cities gain their superiority in lower positions of rank, i.e. from 100 world largest companies 15 are located in New York, 7 in Tokyo, and 6 in London, but from 500 largest companies -40 in Tokyo, 26 in New York, and 23 in London.It thus denotes that the density of agglomeration decreases for lower positions of rank, so it is obvious that most of the largest companies tend to locate their headquarters in the few biggest cities. Agglomeration and Symbolic CapitalData show that attention and information diffusion is four times higher for cities where the agglomeration persists -85% of present attention for cities in agglomeration versus 15% for cities in non-agglomeration list.Similarly, information diffusion manifests the same result -81% of cities in agglomeration and 19% cities in non agglomeration.Table 1 Attention and information diffusion Cities in agglomeration Cities in non-agglomeration Attention 85% 15% Information diffusion 81% 19%In order to investigate relationship among agglomeration, information diffusion, and present attention, we perform Pearson correlation test.The result shows that all correlations are significant at 0.01 levels.It thus proves that there are linkages among information diffusion, present attention, and agglomeration.But the data also show that attention has more profound correlation with agglomeration than information diffusion with agglomeration.In order to develop our argumentation, we divide the cities according to centre -periphery notion by ranking the cities both by top 47 ranks of agglomeration and attention.If we find no or insignificant difference in the ranks, we group them as cities in centre, or, to put it in other words, in the core of activities.Similarly, the remaining cities are grouped into periphery, non-culture.Rank difference shows that smaller differences in ranks are for non-culture cities where their ranks difference varies from 0 to 10, but for centre cities the variation is 0-16, for periphery -0-28.Majority of cities in out-of-culture group are located in the nonagglomeration list, therefore they score equally worse in both lists.At this point we can conclude that the centre and non-culture cities are more coherent in their characteristics than the periphery cities.The explanation can be Globalization and its Effect on Communities and Identities 29 that centre and non-culture is a main pair of opposition for maintaining centre position and sustaining the culture itself, and that there are cities that are not mentioned in the articles at all. Table 2The sample of cities sign system groups of world economy

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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