Notice bibliographique
Résumé
Although many studies examined the existence of spatial pattern of unemployment in some developing and many developed countries in improving the prosperity or social status and reducing the inequalities in unemployment between areas of such country, there is still much work to be done. Some of these studies were found spatial pattern for unemployment using different statistical techniques and geographical mapping. Question is raised whether the spatial pattern of unemployment is existed in Iraq? The objective is to investigate the spatial structure of unemployment rate (UR) across different governorates to provide implications for policy makers, investigating the hot spots of UR, and showing visual picture for UR. The study utilized a cross-sectional census data for 18 governorates collected in 2007. Mapping was used as a first step to conduct visual inspection for UR using quartiles. Two statistics of spatial autocorrelation, based on sharing boundary neighbours, known as global and local Moran's I, were carried out for examining the global clustering and local clusters respectively. Based on visual inspection of mapping, the global clustering was found in UR and it was confirmed by the significant statistic found by global Moran’s I . Out of 18, seven governorates: 3, 4, 5, 12, 15, 16, and 17 were found as local clusters in UR based on local Moran's I. In conclusion, the UR varied across different governorates with black spots in northern and southern parts of the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».