Notice bibliographique
Résumé
Aboriginal settlements 246-65 entrepreneurship, see entrepreneurship and innovation geographic/demographic context 27, 254-8 Australia (remote or very remote) 255, 256, 257 Canada 255, 256-7 mixed-markets 258-60 art 259 beyond homogeneous classifications 252-4 community researchers 259-60 rangers 258, 261, 264 place-based planning and 128-9 social enterprise in Canada cooperatives 260-61 data 248, 249, 262, 264 McMurtry and Brouard's taxonomy 261 qualitative characteristics 260 service delivery 262 western data methods homogeneous classification 251 inadequacies 248, 249, 262, 264 and multi-disciplinary approach 249-50 not reflecting Aboriginal laws and customs 246-8 qualitative 'bridge' needed 262-4 theories of Homo economicus 250-52 see also entrepreneurship and innovation; land rights of Indigenous populations African migrant networks 85-6 age patterns 106, 117, 188-91, 281-3, 297, 302, 305-6, 326 'ageing in place' 67 used as signifiers of 'decline' 428-9 Alaska 25, 28 Anchorage, see Anchorage earthquake (1964) 37-8 Indigenous population demographic profile 216 land rights of Indigenous populations 207, 208-10 claims and title 216 claims legislation 43-4, 208-9 comparison with Northern Territories 215-17 employment 216 native corporation approach 210-11 population patterns 209, 216 resource extraction and commerce 40, 209, 210, 384 transport systems 209 Nome, Kotzebue and Barrow 41-4, 386 Alessa, L. 390 Alice Springs 84-6, 91 Anadyr 385-6 Anchorage 25, 26, 28, 33-41 early history 34-5 economic diversification 38-40 government disaster rescue 36-8 military economy 35-6 oil 40 transport 33-5, 39-40 Appalachian Centre for Economic Networks 381 Arctic regional centres 25, 28, 41-4 Australia 31 Cape York Peninsula 132-40 Daguragu 160-61 Darwin 26, 31, 37-8, 77-8, 211 as LGN hub 220-21, 226, 227-30, 236-9, 241-2 data for settlement level analyses 248 2016 census 171, 172
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,834 | 0,680 |
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 ».