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Enregistrement W2964679976 · doi:10.1088/1755-1315/302/1/012071

Social and Islamic diffusion in the Nordic countries with the example of Sweden by year 2050

2019· article· en· W2964679976 sur OpenAlexaboutno aff
K Yu Eidemiller, Ekaterina Samylovskaya, R-E A Kudryavtseva, A E Alakshin

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifInvestigation by Journal/Publisher;Removed;
Date6/24/2021 0:00
Signalé par OpenAlex ?Non : Retraction Watch le consigne, et OpenAlex ne le signale pas.

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographerGeopoliticsIslamPopulationQuarter (Canadian coin)State (computer science)Repetition (rhetorical device)SociologyGeographySocial sciencePolitical scienceEconomic geographyLawPoliticsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this paper is to study the Muslim migration flow on the territory of Northern Europe in the last quarter of XX – first half of XXI centuries, the analysis of pattern and genesis of a new geopolitical reality in the region on the example of Sweden, as applied to its state by year 2050. In the process of writing the paper, the authors relied on advanced achievements of scientific thought, described in geographers’ fundamental research (the study was based on the theory of innovations’ diffusion by a Swedish geographer T. Hagerstrand), in sociologists’ works (theory of innovations’ diffusion by G. Tarde and E. Rogers), historians, anthropologists, economists and philosophers’ research. It is the example of Sweden which fully illustrates the paradox of the whole situation and, at the same time, allows to make the main conclusion on the basis of the study conducted in this paper. Thus, in 1975, the Muslim population of the Kingdom was 0.25%; in 2017, according to official data, every tenth citizen is Muslim. Currently, in 2019, Sweden only has a Muslim population exceeding five populations of Iceland. If the same trend continues (without repetition of the European migration crisis of 2015), by 2025-2027 every fifth, and by 2035-2040 every fourth citizen will be Muslim ( Fig. 1-9 illustrate this idea). We have studied, analyzed and presented all stages of migration processes development in Sweden from 1995 to 2020 on the generalized cartographic material and predicted it for the period from 2020 to 2050, respectively. By 2020, the Muslim population of Sweden will be more than 20%. This migration diffusion will affect, first of all, 13 of the 25 largest municipalities, where the ethnic, autochthonous Swedish population will appear the minority. And in just a few years, the same situation will happen in the remaining three largest municipalities: Westeros, O rebro and Norrköping. 70% of Stockholm’s residents and every second resident of southern Sweden will be Muslims. By 2050, it is possible to split the Muslim part of Sweden, up to the administrative and territorial change of interstate borders, especially between Sweden and Denmark, where a Muslim agglomeration has already been formed between Copenhagen and Malmö.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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