Coping with density: reflections on Java (1960‐2010)
Notice bibliographique
Résumé
The issue of uneven population density between regions of Southeast Asia was prominent in colonial literature. Colonial administrators and scholars, particularly geographers, considered that discrepancy in population density was a major obstacle to development. Among the most extreme cases of so‐called ‘overcrowded’ lands were Luzon and the Visayas, the Red River delta and the island of Java. In each of the three countries concerned, the Philippines, Vietnam and Indonesia, policies were subsequently adopted seeking to remedy the strong differences between, on the one hand, core areas with very high population densities and, on the other, much less densely populated peripheral regions. In all cases, particularly the Indonesian one, actual population deconcentration has occurred. Yet, the total population as well as average densities have continued to climb. By the early 2000s, Indonesia’s command island remained one of the most densely populated geographic realms in the world. Its density, one would be tempted to say its intensity, was also manifest in terms of agricultural land use and rates of urbanization and industrialization. This paper attempts to provide some food for thought, including reflections on the so‐called problem of high population density, particularly in the case of Java.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».