Notice bibliographique
Résumé
57-58, 68-69 Barton Underpass Mural Project (BU MP), 63, 68 Black, Asian and minority ethnic population (BAME population), 127 Black lives matter, 19 Blame games, 130 Brazil, 8, 34 public participation in, 38 Bus rapid transit systems (BRT systems), 143, 147 Change, 4-9 City Growth Agreements (CGAs), 139, 146 City logistics, 79-81, 83-84, 88, 90-91 efficiency, 81 policies, 83 stakeholders, 91 Civic participation, 4, 9, 98-99, 105-106, 109, 111, 171 Civic roads, 98, 100, 102, 105, 109 associations, 98, 100-101, 105, 111 in Sweden, 100-103 Civil society, 35, 39, 99, 101, 110 Coalition for Humane Immigrant Rights of LA, 21 Collaborative planning, 18, 35, 120, 184 Collective action, 21, 47, 78, 140-141, 147-149 Commoning as theory, 99-101 Commoning roads, 105 civic participation, 105-106 commoner, 108-109 Communicative challenge, 138, 140-141, 148-151 Community Based Participatory Research (CBPR), 56 Community benefits agreements (CBAs), 21, 24 Computer-Assisted Telephone Interviews (CATI), 87 Congestion tax, 167 COVID-19 pandemic, 20, 62, 79, 121, 172, 187 Department for Transport (DfT), 118, 121-122, 129 Direito de ir e vir, 45 Economic Opportunity Act (1964), 17 Edinburgh, 164, 176 road pricing in, 165-168 tram lines in, 168-170 Emergency Active Travel Fund (EATF), 118-119, 121, 130 implementing, 123-126 England, 56, 131, 158 Europe, 118, 138, 143, 170 SUM planning in, 165 Favela Santa Marta, 8, 34, 38 Free transit Toronto (FTT), 19
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,802 | 0,831 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».