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Enregistrement W4298372634 · doi:10.51952/9781847428813.ch028

The trouble with moving upmarket

2011· book-chapter· en· W4298372634 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Dorling

Notice bibliographique

RevueFair play · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing, Finance, and Neoliberalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFellQuarter (Canadian coin)PovertyPoor peopleRecreationPopulationGeographyGovernment (linguistics)Demographic economicsDevelopment economicsEconomic growthSocioeconomicsPolitical scienceDemographyEconomicsSociologyCartographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poverty rates in Britain declined from 1968 to the late 1970s, but since then have risen continuously. Our report for the Joseph Rowntree Foundation1 shows how this trend has been accompanied by a rise in the geographical segregation of the poor from the rich – where the two groups live physically apart. There is some good news, though. In the most recent period, the number of households with people who are the poorest – income poor, materially deprived and subjectively poor – fell, and such very poor households also became less geographically concentrated. It has become evident that government policy can reduce that gap. The people in the most geographically segregated social group are those who were so wealthy that they could afford to exclude themselves from the schools, hospitals, cleaning, childcare, recreation and other norms for most people in society. As they grew wealthier, however, the richest did not grow greatly in number, but became corralled in fewer and fewer parts of the country. At the extreme end are the most affluent parts of, for example, the Mole Valley in Surrey, and Chesham and Amersham, in Buckinghamshire. In 1980, a majority of the population in these places were neither rich nor poor. Now only a quarter of households there are non-poor, non-wealthy, while more than a third in these areas are counted in our most exclusively wealthy category. Today, the majority of people living in the most expensive areas will have moved there over the last few decades, making such places unaffordable to almost everyone else.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0110,026
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2170,076

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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