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Enregistrement W7009992253

The Geographic and Demographic Challenges To the Regional Institutionalization Of the Texas Lower Rio Grande Valley [Los desafíos geográficos y democráticos de la institucionalización regional del Valle Bajo del Río Grande de Texas]

2009· article· es· W7009992253 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks @ UTRGV (The University of Texas Rio Grande Valley) · 2009
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInstitutionalisationRegional developmentPopulationContext (archaeology)Regional planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to examine the institutionalization of a region of the United States of America: the Texas Lower Rio Grande Valley. It will use and build on theories of regional institutionalization, geography, and demography by Paasi, Harvey, Gilbert, and other theorists. This research asks how history, geography, and demography challenge the present and future regional institutionalization of the Texas Lower Rio Grande Valley. To answer this question, recent case studies on institutionalization and regional development in Canadian and U.S.–Mexican regions will be used to explain phenomena. - El propósito del presente documento es analizar la institucionalización de una región de Estados Unidos: el Valle Bajo del Río Grande de Texas. Para ello aplicaré teorías sobre institucionalización regional, geografía y demografía de Paasi, Harvey, Gilbert y otros teóricos. En esta investigación indagaré cómo la historia, la geografía y la demografía enfrentan desde hoy y hacia el futuro la institucionalización regional de ese sitio. Para responder este interrogante y explicar el fenómeno se tomarán en cuenta estudios de caso sobre la institucionalización y el desarrollo regional en Canadá y en regiones de influencia conjunta para Estados Unidos y México.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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