Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Greater Toronto Area (GTA) is the minimum land area needed for analysis of the urban system. Including the neighboring communities of Hamilton, Kitchener-Waterloo, St. Catharines, Barrie, and Peterborough—often referred to as the Golden Horseshoe or Toronto Region—is important to enhance systems efficiencies and productivity. However, Toronto Region is a poorly governed, sprawling area with 34 transit agencies, more than 50 post-secondary campuses, and 106 local governments (with more than 1,000 municipal councilors, mayors, chairs, and wardens). Provincially and federally, Toronto Region is under-represented. Despite generating more than a quarter of Canada’s GDP, there is not a single professional or politician who speaks for the Toronto Region. The sum of the whole is less than the parts. The political football that is the Toronto Region is evident in its abysmal transportation sector (the most congested in North America, by far). Toronto Region is facing several issues more acutely than the rest of Canada: a rapidly rising foreign-born population; changes to work and travel patterns post-COVID; and the need to increase the Region’s productivity. Increasing Toronto Region’s productivity is not only important to residents, but all of Ontario and Canada need to get behind efforts to increase Toronto Region’s productivity. Arguably, an enhanced Toronto Region shifting to a sustainability mindset, along with Canada’s other four large urban areas, is also a global necessity.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle