Identificação da Reputação de Áreas Urbanas Externas com Dados de Mídias Sociais
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.
Bibliographic record
Abstract
Aprender a percepção das pessoas que emerge dasáreas urbanas tem sido um objetivo de pesquisa multidisciplinar, pois oferece um grande potencial para facilitar a difícil tarefa de compreender as características intrínsecas dasáreas urbanas, por exemplo, sua reputação. Para isso, comumente, são exploradas abordagens tradicionais de coleta de dados, como entrevistas. No entanto, tais métodos não escalam facilmente, dificultando a execução desse tipo de análise para um grande número de lugares. Para superar esse desafio, propomos um método alternativo que explora dados de redes sociais baseadas em localização (LBSNs). O nosso método inovador, chamado de REP-Map, trata da descoberta e mapeamento da reputação dasáreas urbanas externas, explorando aspectos semânticos e espaciais em mensagens compartilhadas em LBSNs. Estudando áreas externas de Chicago, mostramos, através de uma pesquisa com voluntários, que nosso método pode capturar a reputação que os usuários consideram em relação a essasmáreas urbanas externas.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.007 |
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 it