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Enregistrement W3165518771 · doi:10.22503/inftars.xiii.2013.2.1

A tudás-alapú városfejlesztés egy lehetséges irányáról

2013· article· hu· W3165518771 sur OpenAlexaboutno aff
László Z. Karvalics

Notice bibliographique

RevueInformációs Társadalom · 2013
Typearticle
Languehu
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesHorticultureArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A globális tudásgazdaságban a tudás-intenzív iparágak és a tudásmunkások a legfontosabb tényezők a jólét és a versenyképesség megteremtésére a városokban. Az e két tényezőre fókuszáló városfejlesztési programoknak emiatt globális kontextusban is értelmezhetőeknek kell lenniük, mert ennek híján bárminemű lokális fejlesztési rész-siker is csak illékony, rövid életű, relatív hatású eredmény marad. Az átalakuló városstratégiai erőtérben azonban megnyílnak lehetőségek, esélyt kínálva arra, hogy a városok és lakóik új igazodási pontokat, célkitűzéseket, identitás-mintázatokat tudjanak találni. Az egyik ilyen lehetőség a világfőváros-szerep megcélzása, ami annyit jelent, hogy egyetlen kiválasztott szempont, terület, aktivitásforma kapcsán az érintett város vezető szerepet kíván betölteni és ezt a szerepet sugallni, sugározni is szeretné. Nemzetközi esettanulmányok (Queenstown, Baton Rouge, Montreal, Helsinki) után szinte minden településméretben (Budapest, Szeged, Zalaegerszeg, Lőkösháza, Ipolytarnóc) hazai lehetőségekre is kapunk példát.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,027

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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