Inclusion of Latino-oriented local businesses in popular online maps
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship in the Latino community is transforming the business landscapes of small and medium-sized cities throughout agricultural regions of the United States. These new businesses offer their owners and employees an alternative to farm or industrial work, while creating jobs, revitalizing often-vacant parts of town, and offering a sense of place and familiarity to recent immigrants and their families. This study examines to what degree popular online maps are likewise transforming to include these Latino-oriented local businesses. We visited strategically-selected commercial areas of four cities with relatively high Latino populations in the Inland Northwest region, recorded all operational businesses, then compared this inventory with businesses symbolized on Google Maps, Apple Maps, Bing Maps, and OpenStreetMap. We also studied the activity history of contributors who added Latino-oriented local businesses to OpenStreetMap. We found that Latino-oriented local businesses appeared in significantly fewer map platforms than other businesses. Additionally, national chain businesses appeared in significantly more map platforms than local businesses, and areas with relatively high Latino populations saw significantly less mapping of businesses than other areas. OpenStreetMap had low inclusion of Latino-oriented local businesses. We offer possibilities for future research and ways to improve the rate of mapping of these businesses. We also describe how all field notes from this project were added to OpenStreetMap following the study.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».