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]
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».