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Enregistrement W3151889729

Rural-to-urban commuting as a mean for rural-urban interdependence?

2014· article· en· W3151889729 sur OpenAlexaboutno aff
Niclas Lavesson

Notice bibliographique

RevueERSA conference papers · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyUrban sprawlClosenessEconomic geographyRural areaUrban densityPopulationUrbanizationSocioeconomicsDemographic economicsEconomic growthUrban planningDemographyEconomicsPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RURAL-TO-URBAN COMMUTING AS A MEAN FOR RURAL-URBAN INTERDEPENDENCE? The aim of this paper is to examine the extent to which rural regions benefit from closeness to large cities. It is often argued that rural regions can enjoy urban-based growth through urban sprawl, i.e. deconcentration of urban activities to rural regions. Analyses of rural regions in e.g. Canada show that thriving and prosperous regions (in terms of employment and population growth) often are located within commuting distance to urban centers (e.g. Partridge et al 2010). This suggests that one mechanism behind these patterns involves the process of people moving to the countryside while working in the city (Betrand & George-Marcelpoil 2005), which put rural-to-urban commuters at the center of attention (cf. Goetz et al 2010). Even if this type of commuting flows are prime examples of rural-urban integration and a main way in which rural regions may enjoy urban spread effects, there are few analyses that directly examines rural-to-urban commuting (Partridge et al 2010). Many key issues are not fully analyzed. For instance; what are the critical distances for urban spread effects through rural-to-urban commuting? To what extent do they differ across different categories of the labor force and across different sectors? In this paper, these questions are examined using detailed Swedish longitudinal matched employer-employee data. The main results show that regions close to urban centers experience positive spread effects from closeness to large cities. Evidence shows that rural population growth from urban sprawl is a key determinant behind rural-to-urban commuting. Using the methodology developed by Partridge et al (2010), the paper also estimate how distance to nearest urban center influence commuting patterns; thereby capturing the rural-urban interdependence. A novelty in the analysis is that critical distances where urban spread effects for rural regions vanishes are estimated for different parts of the labor force with respect to education level and occupation. The main results show that there exist small differences in distance between these groups. REFERENCES Betrand, Nathalie and George-Marcelpoil, Emmanuelle (2005), "Residential Growth and Economic Polarization in the French Alps: The Prospects for Rural-Urban Cohesion" in Hoggart, Keith (2005), The City's Hinterland: Dynamism and Divergence in Europe's Peri-Urban Territories. Goetz, Stephan., Yicheol, Han., Findeis, Jill. and Brasier, Kathryn (2010), "U.S. Commuting Networks and Economic Growth: Measurement and Implications for Spatial Policy", Growth and Change, vol. 41 Partridge, Mark., Ali, Kamar. and Olfert, Rose (2010), "Rural-to-Urban Commuting: Three Degrees of Integration", Growth and Change, vol. 41

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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