Notice bibliographique
Résumé
List of figures 1.1 Burden of a product tax 3 1.2 Abatement under an emissions tax 4 2.1 Distribution of household income levels in the counties of the Canadian province of Ontario 45 2.2 Representing real-world features as vector or raster data 48 2.3 GDP generated in flood-prone areas of the Netherlands 50 2.4 GIS viewshed calculation of viewable area from one point on a specified property 52 2.5 Modelled emissions of CO and NO 2 in Birmingham, UK; cumulative frequency of persons in five ethnic groups with respect to exposure to CO pollution 55 2.6 Conventional approach to aggregating WTP data; GIS-based approach to aggregation allowing for spatial variation in population and income distribution and distance decay and income influences upon marginal WTP 59 2.7 Isochrone map for a single recreational site; isochrone map for all wildlife parks in the UK 63 2.8 Examples of types of neighbourhood analysis for raster data 66 2.9 Official counts of recreational visits to UK woodlands and visits predicted by GIS-based models 69 2.10 GIS-generated map of the marginal value of predicted woodland recreation demand for potential forest sites in Wales 72 2.11 A local indicators of spatial association map for expert ratings of the intensity of random camping in the East Slopes Region of Alberta, Canada 78 2.12 Two illustrations of first-order contiguity binary weights matrices constructed from a 3 ϫ 3 regular lattice 82 2.13 Spatial distribution of fishing package prices at remote tourism sites in Ontario 84 2.14 Spatial autocorrelograms of the natural logarithm of weekly prices at fly-in accessible tourism sites in Ontario 85 5.1 The chain from transport activity to valuation of disturbance 210 5.2 Competition between transport modes in urban areas 242 vi
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».