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Enregistrement W2508860550 · doi:10.1080/19371918.2016.1188749

The Study of Living Conditions and Perceived Needs for Social Security among Clergy in China: A Case Study of Guanzhong Qinling Area

2016· article· en· W2508860550 sur OpenAlexaff
Shaoguo Zhai, Qi Zhuang, Pei Wang, Zhaoxi Wang, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueSocial Work in Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentChinaSocial securityMeditationSocial supportSocial needsPsychologyEconomic securityNursingSocioeconomicsEconomic growthMedicineSociologyPolitical scienceSocial psychologyHealth careLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used quantitative and qualitative data collected in the Guanzhong Qinling area of China to examine living conditions and perceived needs for social security among men and women of the clergy. The survey finds that most respondent clergy are Buddhists. When the clergy have economic difficulties, their main types of support include self-support (28.8%), help from other believers (25.6%), and assistance from other community residents (18.4%). When the clergy are old, they tend to live alone (25%), receive institutional care from religious organizations (19%), and receive support from other believers (18%). When the clergy are ill, they will often select self-treatment (primarily the use of traditional Chinese medicine [25%], and spiritual healing [25%], including meditation, prayers, and psychotherapy) and receive treatment at hospitals (20%). The study found that the clergy perceived their needs for social security as either great (19.7%) or modest (36.5%). Very few clergy (10%) indicate the absence of social security needs. Most clergy believe that the key social security priorities should be medical care (34%), elderly care (29%), and charitable assistance (21%).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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