Representative time use data and new harmonised calibration of the American Heritage Time Use Data (AHTUD) 1965-1999
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Representative and reliable individual time use data, in connection with a proper set of socio-economic background variables, are essential elements for the empirical foundation and evaluation of existing and new theories in general and in particular for time use analyses.Within the international project Assessing Time Use Survey Datasets several potentially useful individual US time use heritage datasets have been identified for use in developing an historical series of non-market accounts.In order to evaluate the series of American Heritage Time Use Data (AHTUD) (1965, 1975, 1985, this paper analyses the representativeness of this data when using given weights and provides a new harmonised calibration of the AHTUD for sound time use analyses.Our calibration procedure with its ADJUST program package is theoretically founded on information theory, consistent with a simultaneous weighting including hierarchical data, ensures desired positive weights, and is well-suited and available for any time use data calibration of interest.We present the calibration approach and provide new harmonised weights for all AHTUD surveys based on a substantially driven calibration framework.To illustrate the various application possibilities of a calibration, we finally disentangle demographic vs. time use behavioural changes and developments by re-calibrating all five AHTUD surveys using 1965 population totals as a benchmark.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle