Sociale impact van fysieke afstand op kwetsbare populaties tijdens COVID-19 (2020): herhaalde interviews met gezinnen met jonge kinderen
Notice bibliographique
Résumé
Deze dataset is gecollecteerd in het kader van het ZonMw gefinancierde project “Sociale impact van fysieke afstand op kwetsbare populaties tijdens COVID-19” in 2020 (projectnummer 10150062010007). In dit project onderzochten we de effecten van sociale isolatie op kwetsbare groepen in Nederland ten tijde van ‘de lockdown’ periode (van 15 maart 2020 tot 23 mei 2020) en de periode van ‘de versoepeling’ van de maatregelen tot het einde van het onderzoek (de periode na 23 mei 2020-1 juli 2020). Voor meer informatie zie ook www.coronatijden.nl. Deze dataset beschrijft de ervaringen van gezinnen met kleine kinderen. Deze groepen bevinden zich doorgaans in een bijzondere levensfase: de overgang van partner naar ouder, mogelijkerwijs loopbaanontwikkeling en vermogensvorming. Hoe gaan gezinnen met kleine kinderen om met COVID-19 maatregelen en gezondheidsrisico’s en waarom doen zij dat op die manier? Daarover gaat deze dataset waarin via interviews de vraag is gesteld hoe gezinnen de afstands-maatregelen en de versoepelingen daarin inpassen in hun dagelijks leven. Data is gecollecteerd door onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam, afdeling Sociologie. In de dataset zijn 17 gezinnen betrokken in de analyse waarbij we in totaal 41 telefonische interviews hebben afgenomen in de periode tussen 18 maart en 10 juni 2020. De dataset is een subset van een panel studie "de Sarphati Etnografie" waarin ouders gevolgd worden vanaf de geboorte van hun eerste kind.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,006 |
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 ».