Love and hatred: Changing relations between the city governments of Budapest and the national governments
Notice bibliographique
Résumé
Professor Enyedi obtained his M.A. in Economics (1953) and his Ph. D in Economic Geography (1958) at the Budapest University of Economics. He worked for the Institute of Geography, Hungarian Academy of Sciences (1960-1983 , head of department, deputy director); in 1983, he founded the Centre for Regional Studies, Hungarian Academy of Sciences (general director, 1983-1991; chairman of the scientific council, 1991-to date). He was elected member of the Hungarian Academy of Sciences (1982) and of Academia Europaea (London). Professor Enyedi has participated in a number of international research projects organized by UNESCO, ICSU, International Geographical Union, European Science Foundation, etc. He was the chairman of the IGU Commission on Rural Development (1972-1984), and the Vice President of the IGU (1984-1992). He is an honorary member of the British Royal, Finnish, French, Croatian, Hungarian and Polish Geographical Societies. Professor Enyedi has authored 24, and edited 15 scientific books, and over 300 scientific papers. He is a member of the World Society for Ekistics.
 Dr Keresztély is Head of the Department at the Centre for Regional Studies, Hungarian Academy of Sciences, Budapest. Her studies include an MA in Hungarian and International History, University Eötvös Lórùnd Tudomány Egyetem, Budapest; Diplome d'Études Approfondies in Urban Geography, University of Nanterre, Paris-X; and PhD in Urban Geography, École Normale Supérieure, Paris. Her main activities focus on research in urban geography, urban policies, and urban culture; presentation of papers at major international conferences in Seoul, Korea; Berlin, Germany; Montreal, Canada; and Vienna, Austria, and a substantial number of publications. Dr Keresztely is a member of the World Society for Ekistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».