MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3170122176 · doi:10.35211/2500-2635-2021-2-46-15-19

THE PROBLEMS OF GENERATIONALS IN THE DISCOURSE OF THE LIFE SITUATION

2021· article· en· W3170122176 sur OpenAlexaboutno aff
L. G. Lebedeva

Notice bibliographique

RevuePRIMO ASPECTU · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSociopolitical Dynamics in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)PopulationLeisure timeSocial issuesAged populationWork (physics)SamaraPsychologySociologyEconomic growthDemographyGeographyMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For successful social policy at different levels of society and the state, an objective assessment of the social situation and its impact on different groups of the population is necessary. In the Samara region, two-thirds of respondents aged 14-30 and 31-45 are primarily concerned about the problem of promising, well-paid work. For half of the respondents aged 46-60, this problem is in the 2nd place in terms of importance. This problem is also of concern to about half of the younger respondents and slightly more than half of the middle-aged respondents - this problem is on the 2nd place in importance for them. For two-thirds of respondents aged 46-60, the problem of limited financial opportunities is on the 1st place in importance. For about a quarter of respondents, the problems of "Getting any job" and "Lack of places where you can spend interesting leisure time" are considered relevant (3rd and 4th places). Thus, for a person, even in difficult socio-economic conditions, the problem of leisure is also important. Among the most notable (on the 5th place) is the problem of obtaining higher education, which is most relevant for young people. All problems (and not only those that have taken leading positions in opinion polls) require attention to themselves, taking into account the age characteristics and special needs of people of different generations.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0120,031
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePRIMO ASPECTUMême sujetSociopolitical Dynamics in RussiaTravaux en français237 207