Notice bibliographique
Résumé
absolute competition 135 active population 246 advanced corporate services 252 aerospace 48 age dependency 232, 234 age-related programs 232 agglomeration economies 249, 252, 254, 259, 263 aging population 1, 19, 232 agricultural commodities 272 Airbus 203 Aker Yards 203 Alliance NumériQC 56 Americans for the Arts 237, 244 anchor institutions 26, 33 area vasta 108 Asian fi nancial crisis 133 Association des producteurs en multimédia du Québec 60 Association for Community and Higher Education Partnerships 33 associations 126 Atlanta 237 Aurora 215, 217 Avenue of the Arts 240 Baosteel 208, 220 Bari 99 Barletta 98 Bartlett, Randall 2 Bassanini laws 91 Bayer 203, 214, 217 benchmarking 16 benefi ts of industrial tourism 220 bio-tech parks 250 biotechnology cluster 86 Brookings Institution 3 Bureau of the Census 233 business environment 200 business park, Knapsack 224 business sociology 125 business tourists 223 Carbonaro, G. 75 Cassidy, E. 39 categories of cities and towns 237 central places 263 central urban density 269 centrality 269 centralized control 267 Centre d'Expertise et de Services Application Multimédia 60 Charlottesville 237 chemical business park 203 Cheshire, Paul 75 Chicago 20, 278, 279 China Development Institute 149 Chinese Academy of Social Sciences 16 Chinese competition 106 Cité du multimédia 57, 63 cities in Northeastern US 16-17, 181 CLUNET (Cluster Network) 49 clusterization 53 clusters 38, 44 CMM economic development plan 48 Coalition for Urban Serving Universities 32 codifi ed knowledge 74 Cointreau 217 college or university towns 18, 238, 241 colleges and universities 243 Cologne 203, 205, 207, 210, 214, 217, 219, 222, 224 commercial opening 117, 124 company visits 202 competition and cooperation 201 competitive performance of nations 121 competitiveness 74, 94, 121, 128, 153, 178, 248, 256 concertation 94, 99 connectivity 81 consumers of cultural activities 236 coordinator 163 core dynamics, 255
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,808 | 0,693 |
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 ».