Evaluating women’s happiness levels with ARASsort: The case of Türkiye
Notice bibliographique
Résumé
The happiness levels of women exhibit variations attributable to a myriad of factors, encompassing economic, social, cultural, and demographic variables. Numerous governments incorporate the measurement of happiness levels as part of life-satisfaction analyses; nonetheless, these analyses lack a comprehensive framework for predicting happiness levels over specific periods. Notably, in developing countries, women confront the adverse consequences of economic, social, cultural, and demographic determinants to a greater extent than men. Paradoxically, they remain significantly underrepresented in both academic and industrial domains. In light of this, the primary objective of this study is to conduct an in-depth analysis of happiness levels and their underlying determinants from a gender-oriented perspective. Therefore, the pertinent literature has not dedicated a systematic approach to classify and forecast the happiness of women. The present paper initiates by elucidating the factors influencing women's perceptions of happiness through a comprehensive review of the existing literature. Then, a multiple attribute decision-making algorithm-based sorting methodology, ARASsort, is utilized to evaluate how women’s happiness levels are affected by life satisfaction components in a developing country, Türkiye. The selection of ARASsort is based on its performance over other traditional sorting approaches in terms of time and effort attachment. Various factors affecting the happiness levels of women in different cities in the country sample were discussed and analyzed in detail in accordance with the main findings of the OECD Better Life Index (2020), through representative data selected from TÜİK's life satisfaction dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».