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Enregistrement W6925310708 · doi:10.18712/nsd-nsd2954-1-v1

Travel Survey 2020, 2nd Quarter, Person File

2022· dataset· en· W6925310708 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNSD – Norsk senter for forskningsdata · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Sample (material)NorwegianTravel surveySurvey data collectionAge groups

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Travel Survey is conducted four times a year, once every quarter. The main purpose of the survey is to register Norwegian citizens travel habits in Norway and abroad. In addition to data on Norwegian's travel habits, data is also collected about travels, border travels, use of tobacco and alcohol, wood burning, influenza vaccination and attitudes toward immigration. This is the Person File for the 2nd Quarter of the Travel Survey 2020. For every quarter in 2020 a sample of 2 000 persons in the ages 16 to 79 were drawn. In the fourth quarter an additional sample of 1 000 persons were also drawn, and only asked about tobacco and alcohol. There is some variation in the response rate between the quarters, with 56 percent as the lowest in the fourth quarter, and almost 65 percent as the highest in the second quarter. If one look at all the quarters as one, and exclude the additional sample in the fourth quarter, the response rate totals to 59 percent. The most important reasons for non-reply in the Travel Survey 2020 is that we were unable to get in touch with the respondents and that some of them do not wish to participate. It is specially younger persons within the age group 25-44 ears, and people with lower or no education, that is the hardest group to get responses from for the survey. The attached report examines if the non-reply has resulted in deviations from the original sample with regards to the markers age, gender, education, country background and region. We do find some deviation with regards to distribution of age. People in the age between 25-44 years is some less represented and people in the age 45-66 is more represented in the net sample compared to other age groups. The biggest deviation occurs when studying educational level and country background. People with high school or higher education is over represented in the net sample compared to people with lower education. The same applies to people with Norwegian country background compared to people with other country background.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0810,065

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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