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Enregistrement W2107792498 · doi:10.1057/9781403979544_8

A Tale of Two Cities: Local Patterns of Social Capital

2003· book-chapter· en· W2107792498 sur OpenAlexaboutno aff
Joep de Hart, Paul Dekker

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan US eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PoliticsVisitor patternPopulationGovernment (linguistics)Social capitalLocal governmentCapital (architecture)GeographyPolitical scienceEconomic growthSociologyPublic administrationDemographyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An outsider entering the village of Asten in the south of the Netherlands has a good chance of not being treated with suspicion. The majority of the local population believe that “in general, most people can be trusted.” By contrast, a visitor traveling to the districts of Wielwijk or Crabbehof in the town of Dordrecht (to the south of Rotterdam) will have to overcome more in the way of social barriers. Two-thirds of the inhabitants of these districts have formed the opinion that “you can’t be too careful in dealing with other people.” And there are other differences between Asten and these Dordrecht districts. In Asten, for example, people seek contact with other local residents easily and generally regard them as helpful. In Dordrecht this is true for only a minority of the inhabitants. Two-thirds of the inhabitants of Asten are members of an association, compared with just one-third of Dordrecht inhabitants. Attitudes to politics differ as well: In Asten the government is regarded as a reliable source of information on important social and political issues by half of the population, compared with a quarter of the population of Dordrecht. According to the survey from which we take these data, 16 percent of the citizens of Asten and 38 percent of those of Dordrecht think that whatever decisions the government makes, they are of no use for everyday life.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations20
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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