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La métropolisation à l’aune de la ‘loi’ taille/rang : Le cas Canadien, 1971–2001

2010· article· fr· W1587391297 on OpenAlexaffvenueabout
Aurélie Lalanne, Richard Shearmur

Bibliographic record

VenueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMathematicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le processus de métropolisation attire actuellement beaucoup d’attention. Une des conséquences de ce processus, observé par de nombreux chercheurs, est la croissance plus lente, voire le déclin, de villes petites et moyennes. D’un point de vue théorique, ceci est compatible avec les théories de la croissance endogène : les métropoles offrent aux acteurs économiques des facteurs clés (accès à l’information, aux réseaux globaux…) qui sont absents des villes de taille plus modeste. Cependant, il y aussi, actuellement, une résurgence d’intérêt pour la loi de Zipf, et, plus généralement, pour la grande stabilité que l’on observe dans la distribution par taille des villes. Ces deux corpus semblent être en contradiction. Or, à partir de données canadiennes couvrant la période 1971 à 2001 nous montrons que même si la métropolisation semble effectivement avoir lieu, ceci n’est pas nécessairement incompatible avec une distribution stable des tailles de ville. En effet, si l’on suppose que la loi de Zipf est applicable aux systèmes urbains dans des contextes socio‐économiques stables, alors la métropolisation que l’on observe actuellement ne pourrait être qu’un ajustement du système urbain aux nouvelles réalités sociales et économiques qui opèrent depuis la fin des années 1970. Ce réajustement mènera peut‐être à une nouvelle hiérarchie urbaine qui reflétera de nouveau les régularités de Zipf .

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.780
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0070.004
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.193
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2010
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