Construction of a Space–Scene–Scenario (3S) research framework in human geography in the AI era and its interdisciplinary applications
Notice bibliographique
Résumé
In the era of artificial intelligence (AI), numerous geographical issues require interdisciplinary approaches and theories. As the demand for cross-disciplinary problem-solving increases, human geography, which addresses challenges from a spatial perspective, faces methodological challenges in maintaining its distinctiveness. Scholars often approach urban, economic, and sociocultural issues within human geography through the lens of its subfields, resulting in a gradual decline in the recognition of human geography as an integrated discipline. This paper seeks to review the development and research methodologies of human geography systematically and, in response to the needs of interdisciplinary research, proposes the Space–Scene–Scenario (3S) research framework. This framework integrates dimensional and scalar thinking approaches within human geography, offering a comprehensive pathway—from identifying research starting points to uncovering research objectives—to analyze societal problems from a human geography perspective. Moreover, it is designed to adapt to the societal transformations and technological impacts brought about by AI. The flexibility and inclusiveness of the 3S framework not only enhance the distinctiveness of human geography as a discipline but also promote a holistic and integrative research approach that thereby transcends traditional subfield boundaries. Additionally, through the integration of theory and practice, this paper demonstrates how the 3S framework functions as a versatile tool for investigating spatial inequalities. Its ultimate aim is to guide human geographers in enriching the theoretical system of human geography while affirming their discipline’s value in the context of the AI era.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».