Bibliographic record
Abstract
Avec ses 130 000 habitants, Toluca de Lerdo, capitale de l'Etat de Mexico, n'arrive qu'au 30e rang des villes mexicaines. Cependant, elle a presque doublé sa population en moins de dix ans. Cette brutale augmentation est due en grande partie à l'exode rural, régional ou originaire des Etats voisins. La proximité de Mexico (67 km) bien reliée par rail et par route, le développement récent d'une importante zone industrielle et les activités traditionnelles de services et de commerce sont d'autres facteurs d'expansion démographique. Toluca, en fait, appartient à la couronne de ces villes satellites qui gravitent autour du District Fédéral (comme Pachuca ou Cuernavaca) et qui arrivent difficilement à conserver leur autonomie économique et culturelle. L'étude de son système commercial va révéler la coexistence d'un secteur traditionnel avec une activité mercantile moderne. A partir du « tianguis » ou marché rural précortésien, s'est développée une vie commerciale de gros bourg agricole. Plus récemment, l'apparition de supermarchés, liée à l'implantation d'un puissant réseau bancaire et à la mise en place d'agences fédérales spécialisées dans la commercialisation des denrées agricoles, a fait entrer Toluca dans la vie d'affaires du 20e siècle. La municipalité, par une réglementation stricte de ses marchés, essaie d'en tirer un maximum de recettes en attendant de profiter à plein des rentrées de la zone industrielle.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".