The use of SMART technologies in censuses: world experience and prospects for Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Current records of the population in Ukraine are carried out systematically by the relevant bodies and departments of statistics of various levels. It provides an opportunity to quickly obtain the main statistical characteristics of the population in a short time. However, other important parameters of the country’s population, such as ethnic structure, literacy, education, property status and other important indicators, do not take this into account. They can only be installed by census. The article analyzes the results of censuses of some countries of the world, which decided to introduce innovative technologies - SMART-phones, Internet resources - into this process. The study revealed the advantages and disadvantages of such a census format. In the course of the scientific research, statistical indicators of censuses using innovative technologies, which were conducted in the respective years in the USA, Canada, Lithuania, Estonia, Brazil, Australia were analyzed. The basic normative provisions concerning the census procedure in Ukraine, covered in the main legislative documents, as well as the materials of the Institute of Demography and Social Research named after M. V. Ptukha of the National Academy of Sciences of Ukraine, which develops the program and questionnaire of censuses in our country. SWOT analysis of the use of SMART technologies in the census was conducted to identify the advantages and disadvantages, as well as to outline the prospects and threats of the census using innovative technologies. Benefits include the ability to quickly collect and organize information, low census costs, compared to the traditional option. The main disadvantages of the latest census should be mantioned the need to develop expensive software with a high degree of personal data protection, as well as the complexity of fully transitioning the census to the online platform. Studying the experience of countries that have already conducted population censuses using innovative technologies indicates the importance of legally binding participation in the census questionnaire (either electronically or traditionally). The possibility of conducting two stages of population census in Ukraine in 2020 is indicated: in the online mode and in the traditional format. Such an approach to the census procedure will allow the coverage of respondents in all regions and settlements of Ukraine.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».