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Record W2805920295 · doi:10.3917/reru.183.0619

Le Maup et l’insoluble question de frontière optimale

2018· article· fr· W2805920295 on OpenAlex
Koffi Gbenyo, Jean Dubé

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueRevue d’Économie Régionale & Urbaine · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicRegional Economics and Spatial Analysis
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article propose une façon simple de tester la présence du problème d’unité d’aire modifiable sur un ensemble d’indicateurs spatiaux locaux calculés à partir de micro-données d’emplois par établissement dans la province du Québec en 2011. À partir de la localisation des ports du Québec, l’application construit les indicateurs sélectionnés en effectuant un ensemble de délimitations spatiales avec des cercles de rayons variant de 250 à 10 000 mètres. La stabilité de ces indicateurs est ensuite testée afin d’identifier un point de rupture permettant de déterminer une distance « optimale ». Les résultats confirment la difficulté d’établir une limite géographique unique permettant d’obtenir des résultats stables, confirmant une fois de plus la difficulté de résoudre en totalité le problème d’unité d’aire modifiable. S’il est possible d’identifier des points de rupture servant à décrire des logiques territoriales spécifiques aux régions portuaires, l’article montre comment les micro-données spatiales peuvent être mobilisées pour définir des territoires d’études.

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.

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), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.878
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
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.004

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 head0.020
GPT teacher head0.222
Teacher spread0.202 · 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