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Enregistrement W1942722974 · doi:10.3968/j.sss.1923018420140501.4006

Take Measures: Knowledge Poverty Alleviation for Contiguous Poor Areas―A Case Study of the Wuling Mountain Area

2014· article· en· W1942722974 sur OpenAlexvenueno aff
Zhizhang Wamg, Zili Liu

Notice bibliographique

RevueStudies in sociology of science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyPoliticsConsolidation (business)Harmony (color)Economic growthGovernment (linguistics)Political scienceDevelopment economicsBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge poverty alleviation aims to help poor areas and poor people out of poverty by strengthening the knowledge infrastructure, enhancing the professional skills and “self blood” feature of the poor, establishing cultural knowledge networking and activating poor self-consciousness of poverty-stricken areas. Based on combing the theory of poverty at home and abroad and outlining research status and the analysis of the Wuling Mountain Area, the paper presents main primary paths of Knowledge for the contiguous poor areas, aiming at providing theoretical support and basis for decision-making for all levels of the government to lay our new contiguous destitute poverty alleviation during the battle and build a comprehensive well-off society and realize the country’s political stability, national unity, border consolidation, social harmony, ecological security. Simultaneously, a further objective of this paper is to attract the attention of more scholars at home and abroad to knowledge poverty alleviation which is important proposition and build up a systematic theoretical framework from the theoretical and practical dimensions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,016
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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