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Enregistrement W2469972389 · doi:10.1057/9781403914286_4

The Making of the New Malay Middle Class

2002· book-chapter· en· W2469972389 sur OpenAlexaboutno aff
Abdul Rahman Embong

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayDemographyQuarter (Canadian coin)GeographyMarital statusMetropolitan areaSocioeconomicsArchaeologyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the macro-historical analysis in Chapter 3, we now proceed to examine the new Malay middle class in detail, basing our analysis on an empirical study, carried out in 1996 (with follow-ups in 1997, 1998 and 999), of 284 respondents in the metropolitan Klang Valley, and in two provincial towns — Kota Bharu in Kelantan, and Kuala Terengganu in Terengganu. Table 4.1 shows the basic profiles of respondents in terms of sex, age, marital status and geographical origin. Of the total, 108 respondents (38 per cent) were taken from the Klang Valley, 80 (28.2 per cent) from Kota Bharu, and 96 (33.8 per cent) from Kuala Terengganu. In terms of sex, slightly over two-thirds, or 69.4 per cent, were male. In terms of age, young respondents (aged 30 and below) made up 29.2 per cent; those aged 31–40 years old made up the largest group, totalling 42.2 per cent; those aged 41–50 came to 23.6 per cent; and the oldest group (aged 51 and above) accounted for just under 5 per cent. The proportion of young respondents was highest in the Klang Valley sample (one-third of the sample was made up of those in that age group), while in Kota Bharu and Kuala Terengganu, their proportions were slightly smaller (about one-quarter each).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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