Bibliographic record
Abstract
A globális tudásgazdaságban a tudás-intenzív iparágak és a tudásmunkások a legfontosabb tényezők a jólét és a versenyképesség megteremtésére a városokban. Az e két tényezőre fókuszáló városfejlesztési programoknak emiatt globális kontextusban is értelmezhetőeknek kell lenniük, mert ennek híján bárminemű lokális fejlesztési rész-siker is csak illékony, rövid életű, relatív hatású eredmény marad. Az átalakuló városstratégiai erőtérben azonban megnyílnak lehetőségek, esélyt kínálva arra, hogy a városok és lakóik új igazodási pontokat, célkitűzéseket, identitás-mintázatokat tudjanak találni. Az egyik ilyen lehetőség a világfőváros-szerep megcélzása, ami annyit jelent, hogy egyetlen kiválasztott szempont, terület, aktivitásforma kapcsán az érintett város vezető szerepet kíván betölteni és ezt a szerepet sugallni, sugározni is szeretné. Nemzetközi esettanulmányok (Queenstown, Baton Rouge, Montreal, Helsinki) után szinte minden településméretben (Budapest, Szeged, Zalaegerszeg, Lőkösháza, Ipolytarnóc) hazai lehetőségekre is kapunk példát.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.063 | 0.016 |
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".