Research and Development in Official Statistics and Scientific Co-operation with Universities: A Follow-Up Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article summarizes the main results of a follow-up survey of National Statistical Institutes concerning two related aspects: (a) Research and Development (R&D) work within an agency, and (b) scientific co-operation of a National Statistical Institute with the universities. The initial survey was carried out in 1999/2000 and the follow-up in 2006. We concentrated for the aspect (a) on the infrastructure available for R&D within an agency, and for (b) on networking and similar co-operation arrangements of National Statistical Institutes with universities. The levels of R&D infrastructure and of R&D networking were measured by means of summary indicators constructed from the questionnaire items. Both indicators show that a large variation exists between National Statistical Institutes (and groups of such institutes). A high level of infrastructure often accompanied a high level of networking. When both levels were high, the chances of a successful implementation of research results into the production of statistics were improved. However, the incidence of successful implementation is lower than desirable. In National Statistical Institutes of European Union countries, the levels of both infrastructure and networking were improved between the survey years. The results of the 2006 survey show an increasing use of the agency’s anonymized microdata files by researchers located outside the agency. This was found to hold for the National Statistical Institutes of the EU countries in particular. A total of 41 agencies (80%) responded to the 2000 survey and 44 agencies (85%) to the 2006 survey.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle