Modelling settlement futures: techniques and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Limitations of secondary data collected by external agencies for examining demographic change in sparsely populated areas (SPAs) are well documented in this volume (especially Chapter 7) and elsewhere (for\nexample, Taylor, 2011). Even robust data collections specifically designed to provide settlement level analysis, such as population censuses, present with a diversity of issues. Broadly, these pertain to enumeration issues,\nconceptual issues, collection issues, changes to collection methods over time, or simply unexplained events at individual settlements (Koch and Carson, 2012; Taylor et al., 2011). Without local knowledge of specific\nissues under these themes (should they exist), downstream analysis and the dissection of demographic change for settlements is obstructed by a lack of distinction between 'real' demographic shifts and those\nwhich simply represent the outcome of one or more of these influences. Alternatively, 'black swan' events (where the event - like a major shift in the sex ratio for a settlement over a short period of time) may be neither\npredicted nor traceable to known factors. Most often it is a combination of these, and often the precedent cause is relatively unclear, making the task of modelling time series and projecting future settlement level demographics a hefty challenge.
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 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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».