Toronto: Az elkészített világváros
Bibliographic record
Abstract
Kanada jelenleg első számú, és egyben Észak-Amerika egyik legjelentősebb városrégiójának jó negyven éves útja ipari központból meghatározó globális várossá válásig a jó helyzetfelismerés, a város politikai, gazdasági és intellektuális vezetőnek széles körében elfogadott stratégia és alkalmas taktikai lépések következménye volt. Toronto elkerülte a körülötte fekvő rozsdaövezeti városok túlnyomó többségére jellemző társadalmi-gazdasági leromlást, és átvette Montréaltól az ország gazdasági központjának, a világra nyitott kapujának szerepét. A lazán szabályozott, befektetők számára vonzó \ngazdasági környezet, a jó infrastruktúra mellett a népességszám gyors ütemű növelése, benne a képzett munkaerő vonzása a legfontosabb eszköze a cél elérésének. A gyors gazdasági szerkezetváltás, a belső területek jelentős részeinek dzsentrifikációja, a lakosságszám növekedése azonban súlyos feszültségeket hozott létre a városmagban erősödő szegregációval, társadalmi polarizációval, illetve az egész régióban az ingatlanárak elszállásával. A városi szétterülés, a metropolisz térség kialakulása másik oldalról a terület igazgatása, egységes fejlesztése vet föl megfontolni való szempontokat.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.163 | 0.020 |
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".