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Enregistrement W2269673471 · doi:10.6084/m9.figshare.1603143.v1

Socio Economic Change of Barasat: A Case Study Berunanpukuria

2015· dataset· en· W2269673471 sur OpenAlexaboutno aff
Iosr Journals

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Economic Development in India
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographySocioeconomicsPopulationCensusQuarter (Canadian coin)Economic growthDistribution (mathematics)AgricultureAgricultural economicsSociologyArchaeologyDemographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Berunanpukuria is the largest mouza in the Icchapur Nilganj Gram Panchayet of Barasat-I Block in North 24 parganas in West Bengal. Berunanpukuria is situated on the middle of Barrackpur-Barasat highway in the vicinity of Barasat town. The village is large with an area of 152.92 sq.km. It has a population of 2162(according to 2001 census.) In the past(before 10 years) time the village was fully dependent on agriculture and fishery. But after the education institutions were set up the village become a developed village and in future it will become educational hub as well as an urban area. Here the study mainly focuses on the identification of socio-economic and cultural transformation of the village due to set up of education institution (W.B.S.U & Kingston Educational institute). When the Kingston Educational Institute (Technical engineering college) was set up in 2004 the transformation started and then after 2009 when the West Bengal State University was established a huge change is seen in transportation facilities, income level, change in land use, social amenities of study area, as well as density of population per sq-km, increase of total population, house construction, employment both male and female, health care facilities, increase of literacy, change of food habit, dress patterns, house amenities, nutrition distribution, bank account, etc.Therefore an attempt has been made here to identify the socio-economic and cultural transformation of the village and its benefit.

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)0,000
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,149 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2015
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