Cartographic Analysis of Urban Expansion in Kuwait
Bibliographic record
Abstract
L’histoire urbaine du Koweït se divise en deux périodes : l’urbanisation, entre le 7 e siècle et le début du 20 e , et l’extension urbaine rapide qui commence peu après. À ce jour, les facteurs historiques et géographiques qui animent ces mouvements ne sont pas étudiés dans le détail. Dans notre étude, nous employons une grande quantité de données cartographiques brutes et secondaires pour analyser l’expansion urbaine et l’évolution formelle de Kuwait City depuis l’Antiquité. L’analyse de la première période porte surtout sur la cartographie des premiers établissements, et la rattache aux évènements marquants de l’histoire régionale. Pour la seconde période, nous avons produit de nombreuses cartes que nous avons étudiées pour comprendre et expliquer les mouvements de l’expansion urbaine. Nos résultats montrent que la première urbanisation du Koweït est motivée par la topographie, de même que par la disposition stratégique d’établissements commerciaux et défensifs. Par la suite, l’expansion urbaine est motivée par le rattachement aux zones d’activité économique, d’abord, puis par le tracé des routes commerciales, plus tard. Enfin, depuis 70 ans, l’évolution sur place de la forme urbaine s’explique entièrement par la planification centralisée du gouvernement.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".