MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1906587817

Research on Ethnic Identity of Zhuang Ethnic in Red River Basin of Guangxi

2014· article· en· W1906587817 sur OpenAlexvenueno aff
Tong Fengli

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Ethnic Minorities and Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupIdentity (music)Dimension (graph theory)Rank (graph theory)GeographyGender studiesSociologyAnthropologyMathematicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Questionnaire on Ethnic Identity of Zhuang Ethnic in Red River Basin of Guangxi is formulated based on Multi-Ethnic Identity Questionnaire Design of Phinney, integrated with the results of previous interviews to Zhuang Ethnic, 490 samples with different gender, ages, regions, occupations and educations were randomly selected in this questionnaire research. It is found in the research that 50-year-olds rank highest on the identity degree of the ethnic identity and the dimension of sense of ethnicity belonging, 20-year-olds rank lowest; farmers rank highest on the identity degree of the dimension of sense of ethnicity belonging, public sector staffs rank lowest; secondary and polytechnic education group ranks highest on the identity degree of the dimension of sense of ethnicity belonging, primary education group ranks lowest; there is no difference among the remaining. Effectively intensifying the ethnicity education of Zhuang Ethnic and enhancing the cultural heritage protection of Zhuang Ethnic perhaps will be the effective ways to change the unsatisfactory situation of heritage of current ethnicity culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCross-cultural communicationMême sujetChina's Ethnic Minorities and RelationsTravaux en français237 207