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Enregistrement W4401390825 · doi:10.5325/hungarianstud.51.1.0020

The Effect of Hungarian Kin-State Politics on the Economic Life of Transcarpathia, Ukraine: A Snapshot of the Beregszász District between 2017 and 2020

2024· article· en· W4401390825 sur OpenAlexvenueno aff
Katalin Kovály

Notice bibliographique

RevueHungarian Studies Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePost-Soviet Geopolitical Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnapshot (computer storage)PoliticsState (computer science)Political scienceGeographyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the frequent changes in ruling powers and shifting borders, in addition to the geopolitical situation of the region, Transcarpathia, the westernmost county of Ukraine, constitutes an especially suitable site for examining transnational ethnic kinship relations. The main aim of the present article is to shed light on the correlation between social-ethnic interactions and economic efficiency, paying special attention to the role of informal and formal ethnic relations in the activities of business actors and in their access to certain resources. The article analyzes how these processes have been influenced by Hungary’s kin-state politics. The research is based mainly on semi-structured interviews conducted with local Transcarpathian Hungarian and Ukrainian entrepreneurs as well as with the representatives of business organizations related to the given community and experts in the field. The investigation found that among Transcarpathian Hungarian entrepreneurs the role of formal ethnic relations has strengthened due to the financial support provided by Hungary, which was not the case for entrepreneurs belonging to the majority population. The extensive assistance by Hungary has given Hungarian entrepreneurs an advantage in accessing resources, which has caused some tension between Hungarian and Ukrainian entrepreneurs in Transcarpathia.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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