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Enregistrement W3195895812

Survey of Living Conditions In The Arctic: What Did We Learn?

2007· article· en· W3195895812 sur OpenAlexaboutno aff
Gérard Duhaime, Jack Kruse, Birger Poppel, Larissa Abryutina, Virgene Hanna, Stephanie Martin, Marie Katherine Poppel, Ed Ward, Marg Kruse, Patricia Cochran, Carl Erik Olsen, Heather Meyers

Notice bibliographique

RevueScholarWorks - UA (University of Alaska System) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResearch councilDanishPolitical scienceArcticGovernment (linguistics)CommissionCouncil of MinistersPublic administrationSocial researchFoundation (evidence)GeographyLibrary scienceSociologySocial scienceLawEuropean unionOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In countries around the Arctic, tens of thousands of Iñupiat, Inuit, and other indigenous peoples live in small, isolated communities where jobs are scarce, incomes are low, and life is not easy. Yet many—including large majorities in Canada, Northern Alaska, and Greenland—are satisfied with life in their communities. That was the puzzle researchers from Statistics Greenland faced in 1994, when they studied living conditions and found that common measures of well-being—like levels of employment—didn’t explain why so many of Greenland’s Inuit chose to stay in their communities. About 7,250 Inuit, Iñupiat, and other indigenous peoples were interviewed in Greenland, Northern Alaska, the Chukotka region of Russia, and the Inuit settlement areas of Canada. The Institute of Social and Economic Research (ISER) conducted the survey in Alaska. This publication describes the survey and introduces the wealth of new information now available on the lives of the Arctic’s first people, measured in ways they themselves chose. Also printed in Valerie Moller, Denis Huschka and Alex Michalos (eds). Barometers of Quality of Life Around the Globe: How Are We Doing? New York: Springer Verlag, 107-134.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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