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Enregistrement W2510172143

중국의 지역별 문화지표의 추계와 비교

2011· article· ko· W2510172143 sur OpenAlexaboutno aff
Sang‐Uk Kim

Notice bibliographique

Revue한중사회과학연구 · 2011
Typearticle
Langueko
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueKorean Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Hofstede's cultural dimensions theoryChinaCultural heritageGeographyEmpirical researchEconomyEconomic geographyEconomicsRegional scienceSociologyStatisticsSocial scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper estimate and compare the regional index in China. Along with the economic development, many researcher interest the cultural factor. The cultural factor plays an important role in regional economic development. But the empirical research have some obstacles because of estimation limit. This paper try to estimate the regional cultural index in China, in the base of UNESCO, Canadian Statistics and New Zealand Statistics. Most of empirical study estimate each sector, and there are no one dimension index, this paper establish one dimension cultural index, include five first degree sector, the cultural supply, the cultural demand, the cultural support, the cultural heritage, the social and economic condition. And then this paper use AHP method calculate the sectoral weight, the cultural supply and the cultural support have higher weight, and another three sector have lower weight respectively. Each first degree sector include three second degree sector, so the cultural index have the fifteen second degree sector. This paper estimate the 31 regions cultural index, in 2001, and 2005-2009. The result finds that the regional cultural index have some disparity, and the average of cultural index increased by year. The result also finds that the cultural index and the regional economic development have strong relation, the regional economic development level more high, the cultural index also more high.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,017

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,168 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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