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Enregistrement W4242936979 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198833598.013.1

Why a Book on Danish Politics?

2020· reference-entry· en· W4242936979 sur OpenAlexaff
Peter Munk Christiansen, Jørgen Elklit, Peter Nedergaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParliamentLegislatureDanishPoliticsPolitical scienceVotingTurnoutPublic administrationState (computer science)Government (linguistics)Welfare statePolitical economyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Danish politics is comparable to the politics of other small European states. However, it is also unique because of its many years of minority governments, its history of EU opt-outs, its high electoral turnout even in local elections, and its high level of trust in government and Parliament. Other remarkable features are high female labour participation in spite of a lack of proactive gender policies, and one of the world’s largest local and regional government sectors. Denmark had its earthquake election as early as 1973 with many new parties entering Parliament. However, the June 2019 elections still saw the huge majority of voters voting for old parties. Denmark is also known as a country with a high taxation level and one of the world’s biggest publicly funded service sectors, possibly because minority governments strive for majority support for their legislative proposals. Other specific characteristics are the mix of market-oriented policies and the huge welfare state. These topics—and many more—are presented, analysed, and discussed in the book. The intention has been that the chapters should reflect the state-of-the-art in research on the various topics and simultaneously provide new knowledge and suggest future lines of research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,015

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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