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Enregistrement W2219090003 · doi:10.25336/p6zs3r

Age-Specific Household Size as a Demographic Aspect of Regional Disparity: Czech Republic, 1991

2004· article· en· W2219090003 sur OpenAlexaffvenue
Abraham Akkerman

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDivision of Graduate Education
Mots-clésCzechDemographic economicsCensusGeographyCapital (architecture)Government (linguistics)Planned economyEconomicsEconomyDevelopment economicsPopulationDemographyEconomic systemSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The post-communist transition to market economy in Central Europe over the last decade of the twentieth century had a significant impact on the demographic profile of the former Soviet bloc countries. Largely due to government policy and market conditions related to housing, this observation is particularly true for the Czech Republic. The present study shows housing as a facet of regional demographic differences within the Czech Republic. The household composition matrix is applied here as a demographic gauge to the behavioral response of households to Czech housing markets and policy. The matrix provides here a glance at households’ demographic behavior in the capital city of Prague and in the country’s other regions, during the early transition period, based on observations from the 1991 census. A summary feature of household composition is the age-specific household size shown for the various regions of the Czech Republic to trace the reduced standard Gamma function. Anomalies detected in the trajectory of age-specific household size for Prague confirm the unique housing market conditions in the capital city, and point to a commensurate demographic response in Prague as opposed to the rest of the country.

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)0,002
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2004
Routes d'admission2
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