Improving the Traditional Measures of Agglomeration with Neighbouring Effects
Notice bibliographique
Résumé
The traditional measures of concentration are based on the hypothesis that agglomeration forces among plants appear only inside of a single area and they do not have any effect outside of it. Instead, it is reasonable thinking to the existence of factors exerting their effects not only within the territory where they were originated but, in the meantime, producing spillovers into neighbouring areas. Building on this assumption, this paper contributes to the agglomeration literature by proposing an extension of the traditional agglomeration measures that account for externalities that cross the barriers of the geographical units under analysis. So, we want to examine the spatial dependence among agglomerative forces in contiguous areas. In order to measure the spatial agglomeration we used the index proposed by Maurel and Sédillot, but in the recent version by Maré and Timmins, after inverting the role of the industry with that one of the area to obtain an agglomeration measure for each Local Labour System. In particular, we assume that urbanization externalities cross the borders of the single local reality falling down on the adjacent ones or whatever nearby.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».