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Enregistrement W3041458194

Triangulating Neighborhoods: A Research Note on Improving Links Between People and Places in Smaller Cities and Rural Areas

2020· article· en· W3041458194 sur OpenAlexaffvenue
Brittany Barber, Rachel McLay, Daniel Rainham, Howard Ramos

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeocodingNeighbourhood (mathematics)Geospatial analysisField (mathematics)Code (set theory)Space (punctuation)GeographyData scienceRegional scienceSociologyPublic relationsComputer scienceCartographyPolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is growing interest among social and behavioral scientists in exploring concepts of place through characteristics of social and physical space. In smaller regions, such research faces a number of obstacles due to limitations of the geospatial units available, and postal code linkages to these units can be particularly unreliable. This research note explores how triangulating postal code data with open field survey questions on the name of a neighbourhood and adjacent streets can help improve understandings of communities. The research note offers a practical overview of how triangulating missing information can help resolve misclassification errors in postal codes or other geocoding. Keywords: methodology; socio-spatial; geocoding; postal code; neighborhood

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,195
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,195
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,014
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0060,014
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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