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
FOREWORD Richard Florida 8 INTRODUCTION Paul Knox 10 THE FOUNDATIONAL CITY Lily Leontidou, Guido Martinotti 16 Core cities Athens and Rome Secondary cities Knossos, Santorini, Sparta, Pella, Syracuse, Marseille, Alexandria, Constantinople, Babylon THE NETWORKED CITY Raf Verbruggen, Michael Hoyler, Peter Taylor 34 Core cities Augsburg, London, Venice, Florence, Innsbruck, Lubeck, Bruges, Paris, Ghent THE IMPERIAL CITY Asil Ceylan Oner 52 Core city Istanbul Secondary cities Rome, St. Petersburg, Vienna, London, Beijing THE INDUSTRIAL CITY Jane Clossick 70 Core city Manchester Secondary cities Berlin, Chicago, Detroit, Dusseldorf, Glasgow, Sheffield THE RATIONAL CITY Andrew Herod 88 Core city Paris Secondary cities Vienna, New York, London, Budapest, Washington, D.C. THE GLOBAL CITY Ben Derudder, Peter Taylor, Michael Hoyler, Frank Witlox 106 Core cities London and New York Secondary cities Frankfurt, San Francisco, Geneva, Mumbai, Nairobi THE CELEBRITY CITY Elizabeth Currid-Halkett 124 Core city Los Angeles Secondary cities New York, London, Milan, Mumbai, Las Vegas THE MEGACITY Jan Nijman, Michael Shin 140 Core city Mumbai Seconday cities Cairo, Mexico City, Jakarta, Karachi, Shanghai, Sao Paulo, New York THE INSTANT CITY Lucia Cony-Cidade 158 Core city Brasilia Secondary cities Abuja, Chandigarh, Canberra THE TRANSNATIONAL CITY Jan Nijman, Michael Shin 176 Core city Miami Secondary cities Vancouver, Hong Kong, Dubai, Singapore, Dublin, Los Angeles THE CREATIVE CITY Paul Knox 194 Core city Milan Secondary cities Paris, New York, London, Portland, Los Angeles THE GREEN CITY Heike Mayer 210 Core city Freiburg Secondary cities Stockholm, Portland, Curitiba, Masdar City, Gussing, Wildpoldsried THE INTELLIGENT CITY Kevin C. Desouza 226 Core city London Secondary cities Amsterdam, Tokyo, New York, Singapore, Seoul, San Francisco, Chicago, Sydney, Vienna APPENDICES Glossary 224 Resources 246 Contributors 250 Index 252 Acknowledgements 256
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle