What’s Wrong with American Regional Science?
Notice bibliographique
Résumé
* A version of this paper was given at a plenary session of the Canadian Regional Science Association in Victoria on M ay 31, 20 03. I app reciated v ery mu ch the q uestions and com ments that followed my presentation, and which were more generous than I had any right to expect. I am also grateful to SSHRC for fundin g the rese arch on w hich this p aper is b ased, to W. Isard and A. Scott for granting me interviews, and to S. Prudham and J. S eidl who provided logistical assistance and much m ore when I undertook archival work at respectively Cornell Univ & LSE. This paper overlaps in content with another paper of mine published in the Journal of Econo mic Geography, “The rise (and decline) of regional science: les sons for th e new e conom ic geography? ” The latter is concerned with using the history of regional science to think through the prospects of the new ec o no m ic geography, and represented especially by Paul Krugm an’s work. In contrast, this paper is concerned with making an argument about the decline of regional science based upon its universalist methodological position. * * Ed itor 's Note: It is appropriate that we start this first issue of the second quarter century of publication of the Canadian Journal of Regional Science with Trevor Barnes ' questioning of one of the conerns tones of Can adian regional scien ce. Becaus e of what Tre vor Barnes h as to say, I invited three colleagues to provid e their comm ents on his pa per. I hope this will encourage other readers to send in their own comments and analyses to our Dialogue section in subsequent issues.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».