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Enregistrement W7054793314

Borders and constructivist regional geographies: Cross-border cooperation addressing challenges to alternative cohesion policies

2016· article· en· W7054793314 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Archive of the Institute for Regional Studies, Centre for Economic and Regional Studies (ELEKTRA) (Centre for Economic and Regional Studies) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Frequency and Time Standards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean University AssociationRegione MoliseAgence Universitaire de la FrancophonieSemmelweis EgyetemEötvös Loránd TudományegyetemVrije Universiteit BrusselUniversité de LilleH2020 European Research CouncilUniversità degli Studi di Cagliari
Mots-clésCohesion (chemistry)Momentum (technical analysis)EmigrationPublic fundingResearch programSocial constructivism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MTA establishes and maintains research institutes in the fields of the natural and social sciences.It also operates such other institutions of learning as libraries, archives, systems of information, etc. as well as it subsidises research groups operating at universities and public collections.Currently, there are 47 research institutes (including 10 Research Centres) run by MTA. MOMENTUM PROGRAMThe objective of the Momentum Program is a dynamic renewal of the research teams of the Academy and participating universities via attracting outstanding young researchers back to Hungary.The impact and success of this application model is highly acclaimed and recognised even by the international scientific community.Initiated by former MTA President Jzsef Plinks, the Momentum program aims to halt the emigration of young researchers, provides a new supply of talented researchers, extends career possibilities, and increases the competitiveness of MTA's research institutes and participating universities.

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)0,000
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 consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,316 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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