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Enregistrement W3084419370 · doi:10.18280/ijdne.150418

Industrial Transfer and Spatial Structure Optimization of Beijing, Tianjin and Hebei Province

2020· article· en· W3084419370 sur OpenAlexvenueno aff
Yongzhi Chang, Quan Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingGeographyTransfer (computing)Computer scienceChinaArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to fully promote the industrial coordination development in Beijing, Tianjin and Hebei Province and form a development structure with rational spatial patterns and optimized allocation of various industries, this study uses the market potential model based on the new economic geography to, quantitatively analyse the market potential and spatial pattern of Beijing, Tianjin and various cities in Hebei Province from 2012 to 2019, obtains the dominant industries of Beijing, Tianjin and Hebei Province.Then, the study adopts the industrial location quotient model to perform empirical study on the industrial conditions of Beijing, Tianjin and Hebei Province and explore the location and routing problem of industrial transfer for Beijing from the perspectives of possibility and feasibility by taking into account the development objectives and positioning of the urban agglomeration in Beijing, Tianjin and Hebei Province.The following conclusions are obtained: 1) The spatial pattern of the regional market potential of Beijing, Tianjin and Hebei Province centres on Beijing and Tianjin, and the market potential gradually decreases from inside to outside.There are three tiers: Beijing and Tianjin have the greatest market potentials; followed by Langfang, Tangshan, Baoding, Cangzhou and Shijiazhuang, and Qinhuangdao, Handan, Xingtai, Hengshui, Chengde and Zhangjiakou have the lowest market potentials.2) The market shares of Langfang, Tangshan, Baoding, Cangzhou, Chengde and Zhangjiakou are mainly from Beijing and Tianjin and have the closest connections with these two cities. 3) The market potential gaps between Hebei and Beijing and Tianjin are on an increasing trend.Therefore, to achieve coordinated development in Beijing, Tianjin and Hebei Province, Beijing and Tianjin must give full play to their radiating and driving roles and selectively shift some of the industries to Hebei Province.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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