Bibliographic record
Abstract
Montreal ist mit derzeit 1,6 Millionen Einwohnern im Kerngebiet und 3,7 Millionen Bewohnern im Großraum die größte Stadt der kanadischen Provinz Québec.Die Stadt ist das wirtschaftliche und kulturelle Zentrum von Québec, Provinzhauptstadt ist jedoch Québec-Stadt.In der gesamten Provinz, somit auch in Montreal, ist Französisch ausschließliche Amtssprache.Dies macht Montreal nach Paris zur zweitgrößten französischsprachigen Stadt der Welt.Nach Toronto ist Montreal die zweitgrößte Metropole Kanadas.[1] 3.2.Geographische Lage Montreal liegt im Osten von Kanada und befindet sich im Zentrum des Gebietes "Zentralkanada", das von den Provinzen Québec und Ontario gebildet wird.500km südlich der Stadt liegt Toronto, die Hauptstadt der Provinz Ontario, 300 km nördlich Québec-Stadt.Die Küste des atlantischen Ozeans ist 450 km östlich von Montreal entfernt.Die Grenze zu den Vereinigten Staaten von Amerika und somit zum US-Bundesstaat Vermont befindet sich 70km südlich der Stadt.Daten zur Stadt Montreal Fläche der Stadt 365 km² Fläche des urbanen Großraums 1.677 km² Einwohnerzahl 1.623.000(Stand 2006) Bevölkerungsdichte 4.440 / km² Einwohnerzahl der Metropolregion 3.620.000Seehöhe niedrigster Punkt 6m Seehöhe höchster Punkt 233m 02_Provinz Québec a Flussmündung des Sankt
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) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.636 | 0.321 |
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".