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Enregistrement W2099887683 · doi:10.5539/res.v3n2p2

Roma Minorities in Post-Communist Bulgaria and the U.S. Visa Regime

2011· article· en· W2099887683 sur OpenAlexvenueno aff
Rossen Petkov, Atanaska Mindevska

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRomani and Gypsy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommunismPolitical sciencePolitical economyLawSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inclusion in the Visa Waiver Programme (VWP) would mean more favourable development of the relationships between Bulgaria and the USA. It would also serve as recognition of the economic, political and social stability of the country. However, membership in the program is not automatic. In the past, Bulgaria has made significant progress, but there are still pending areas that hinder the finalization of the process. Specifically, Bulgaria is facing very difficult issues with its minority Roma population and its integration within its boundaries. In this paper, we will evaluate the Roma’s socio-economic difficulties that they have to deal with, specifically as workers in this region. In order to complete the task, we would evaluate the historical background of the Bulgarian Roma. Specifically, we would analyse the political movement post-communism as it relates to the VWP. We believe that Bulgaria needs to support its minority Roma population and such social reforms would help the country to establish itself and to help enter into the VWP list. Bulgaria could implement programs in relationships with the “other 3 EU Member omitted States” and together work towards the inclusion in the US Visa Waiver Programme and resolution of its population issues. We believe that a coordinated strategy would help all the member states and would solve the issue in the shortest possible time and help the country enter the VWP quicker.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2011
Routes d'admission1
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