Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.010 | 0.073 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".