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Enregistrement W4402902058 · doi:10.24043/001c.123786

Turning the Faroes Into One City. Demographic and Spatial Impacts of 60 Years of Transport Infrastructure Expansion.

2024· article· en· W4402902058 sur OpenAlexvenueno aff
Alexis Sancho Reinoso, Timothy Heleniak

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésUrban expansionGeographyTransport infrastructureBusinessEnvironmental planningLand useTransport engineeringCivil engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last six decades, the Faroe Islands, an 18-island archipelago in the North Atlantic, undertook a massive road construction project. The project included building many tunnels, the first of which opened in 1963, and sub-sea tunnels, the most recent one was inaugurated in December 2023. Transport infrastructure lies at the foundation of the country’s development, and ferry lines have been progressively replaced by fixed links regardless of socio-economic conditions, such as the economic and demographic collapse after the crash of the fisheries in the early 1990. This paper investigates the archipelago’s spatial and regional development over the last six decades in order to determine whether road expansion has contributed to demographically sustaining communities. This is done by analysing the development of transport infrastructure and its impact on population change at the regional, island, and village levels. Results show that fixed links have been critical in connecting distant villages and islands together across the archipelago. Yet, the few exceptions of the so-called ‘outer islands’ demonstrate that tunnels alone have been insufficient to achieve a demographically balanced country. In terms of spatial development, we argue that fixed links (i) have favoured individual mobility patterns; (ii) have re-configured existing centre-periphery relationships; and (iii) may have altered the archipelago’s insular condition.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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