Construction of Tianjin Fashion Industry Data Analysis System under the Framework of International Consumption Center City
Notice bibliographique
Résumé
In the context of building an international consumption center city, it is of great significance to further study the competitiveness of the fashion industry and effectively grasp the direction and focus of the development of the fashion industry in order to promote the construction of an international consumption center city.The study adopts the entropy weight-TOPSIS method to measure the competitiveness of Tianjin's fashion industry from 2020 to 2023, and compares it with typical provinces in order to have a comprehensive understanding of its fashion industry competitiveness level.Then, the spatial structure characteristics of the distribution of fashion industry facilities in Tianjin were further explored through the kernel density analysis method and the radius of gyration analysis method.Finally, Ripley's K function is used to calculate the level of agglomeration and the range of the most significant agglomeration scale of each type of fashion industry, which summarizes the distribution characteristics of strategic fashion industries at the overall level.Horizontally, the competitiveness level of Tianjin's fashion industry shows an upward trend from 2020 to 2023, and vertically, the competitiveness level of Tianjin's fashion industry is ranked in the middle range of the country, with a certain gap between it and the strong provinces such as Jiangsu, Shandong and Guangdong.The most significant agglomeration scale of the new generation electronic information technology industry is 22,000 meters at maximum, and its DiffK value also reaches 13,317.938.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».