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Enregistrement W4392779037 · doi:10.1093/9780191943881.003.0007

Connectivity, Migrations, Mobility, and Networks

2024· book-chapter· en· W4392779037 sur OpenAlexaff
Alejandro G. Sinner, César Carreras Monfort, Pieter Houten

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchaeology and Historical Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationGeographySettlement (finance)PopulationPeriod (music)Geographic mobilityScale (ratio)Service (business)Economic geographyRegional scienceEconomyBusinessCartographyEconomic growthDemographyEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chapter 7 explores how transport networks and infrastructure, and their change over time, are fundamental to understand population movements, and the supply of cities and their costs. Besides, transport infrastructures are proxies for population settlement. The first part of the chapter studies whether communications in Hispania were adequate for the economic and demographic needs of its population and how they changed over time from the pre-Roman to Roman period. To do so, GIS is employed to carry out a network analysis of the maritime and road networks of the different periods. The use of macro- and micro-scale analyses provides a clearer picture of the development of the urbanization rate and demographic movements. The second part of the chapter looks at who migrated towards the province and why over time , l ooking not only at permanent mobility, but also at the many temporary and seasonal movements that occurred within the province. Certain tasks, such as those related to agriculture, trade, construction, and harbours, were only possible during the spring and summer seasons. Similarly, some professions, such as military service and domestic work, occupied young people who would move to urban or military sites for a limited period and then return to their hometowns as adults.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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