Desenvolupament socioeconòmic dels pobles de l'antic Priorat
Bibliographic record
Abstract
Aquests darrers anys la comarca del Priorat ha cone gut un desenvolupament econbmic molt important que ha perm&s, entre altres coses, que moltes perso nes del nostre país que abans només sabien relacio nar aquest nom a un vi de taula corretjós, avui dia puguin situar al mapa el temtori que histoncarnent es va nuclear al voltant de la Cartoixa dEscaladei.El reportatge que el programa 30 minuts de TV3 va dedicar en el seu moment a la forta projecció que ha assolit la producció vinícola del Priorat, il.lustrant les pugnes a les sales de subhastes de Nova York per a I'adquisició de determinades etiquetes i collites, fou en bona part, responsable del recent redescobrirnent general d'aquesta comarca.Perb més enlla de la qüestió vin'cola, en el mateix reportatge televisiu, ja traslluien alguns importants efectes secundaris que el nou fenomen ha reportat al Priorat, com ara el creixement demogrhfic, la creació d'ocupació en petits pobles on els joves a b m estaven condernnats a I'ernigració laboral, la implantació dimportants empreses productores de vi provinents d'altres zones vinícoles, o el desenvolupament de les infraestruchires que estan destinades a millorar les comunicacions d'una terra histbricament aillada.Tot ,aixb sense perdre de vista el creixent interhs que d e s perta el patrirnoni histbric i natural de la comarca o el progressiu creixement que ha experimentat el turisme d'interior.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.015 |
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".