Who gets left behind by left behind places?
Notice bibliographique
Résumé
Data Information Database containing the Left Behind index and category for Census Designated Places (CDP) in the United States from the 2023 paper "Who gets left behind by left behind places?" The first 6 columns of the file "LBH_Places_Index.csv" contain geospatial join information to link the table to polygon files provided by NHGIS. The next three columns contain information on the place, name, and Census region of the CDP. Following the place information are columns containing the index rank (see Equation 1 of the paper) for 1980, 1990, 2000, 2010, and 2020. Finally, the last two columns contain the flags for if a CDP has changed left behindness (Enter, Exit, Both, None) and its current left behind category (Recently LB, Long-term LB, No longer LB, and Never LB). Index database derived from Opportunity Insights (Chetty et al. 2020) and IPUMS NHGIS (Manson et al. 2023). Main Text Connor, Dylan S., Aleksander K Berg, Tom Kemeny, and Peter J. Kedron. 2023. “Who Gets Left behind by Left behind Places?” Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, September. https://doi.org/10.1093/cjres/rsad031. Acknowledgements We acknowledge the comments and support of our editors and anonymous reviewers at the Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, participants at the CJRES online conference on ‘Left behind places and what can be done about them’, and the Spatial Analysis Research Center (SPARC) at Arizona State University. Partial funding has been provided through the Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development of the National Institutes of Health under award numbers R21 HD098717-02. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the National Institutes of Health. Partial funding for this work was also provided through the Humans, Disasters and the Built Environment program of the National Science Foundation, award number 1924670. We also thank Lori Hunter, Johannes Uhl, Catherine Talbot, Andrés Rodríguez-Pose, Laura Tach, Rachel Franklin, Kevin McHugh, and audiences at the 2023 meetings of the Population Association of America and the American Association of Geographers, the Spatial Analysis and Data (SAD) Seminar, and the audience of the colloquium at the School of Geographical Sciences and Urban Planning at Arizona State University.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,013 |
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 ».