Latent Class Model on Socio-Religious Data
Notice bibliographique
Résumé
We believe that in last two decades perception regarding socio-religious values had been changed in our society. Survey has been carried out on “changes in social values and their acceptance” in year 2011. Respondents have asked 74 questions (marked on Likert-scale) regarding educational system, political and religious affiliations and their impact on social values. Among these we have selected only those questions related to socio-religious issues (based on of individual and collective perceptions about the prevailing standard of the society in comparison with Islamic standards). Similar surveys using the same questionnaire had had conducted in year 1994 and 2001. Respondents, at each time of survey, were young students (youth acquiring education) from different colleges (Karachi region) and Karachi University. Perception can be explained more appropriately through latent class model (LCM). Through LCM we can explore structures in the data in term of different opinion groups. The modeling is done on the selected set of similar questions from each year. Conditional probabilities for year 2011, 2001 and 1994 are then compared in search of presence of any difference of opinion between the respondents. It is observed that by the passage of time, due to the influence of the electronic media there is a change in the opinion about the values of the society among the youth. Although, there is a reduction in the proportion of “Dissatisfied group” within the society but negative perception is penetrating among our young generation specifically about Ulmah and Imam’s role and women’s due rights toward society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».