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Enregistrement W6929967427 · doi:10.5281/zenodo.10646738

MIrreM Public Database on Irregular Migration Stock Estimates

2024· dataset· en· W6929967427 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueResearch Publications (Maastricht University) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUK Research and Innovation
Mots-clésDeliverableStock (firearms)PopulationData migrationPublic accessData qualityData collectionPublic information

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Public Database on Irregular Migration Stock Estimates (the Database) provides an inventory and critical appraisal of country-level estimates of irregular migration stocks in 13 European countries, the United States and Canada for the period 2008 to 2023. It is a deliverable of the MIrreM project, which is a follow-up to Clandestino. Clandestino covered the period 2000-2008. Users of the Database are advised to consult the following companion documents: The README File (version 2), which can be accessed alongside the Database, and contains contextual and technical information about the Database. Discussion of the context, the underlying concepts, and the methodology used in the data collection and quality assessment: Vargas-Silva, C., Leerkes A., Kierans, D., Siruno, L. and Kraler, A. (2024, forthcoming). Tools for collecting information on irregular migration estimates and indicators. Open Research Europe. Analysis of the stock estimates: Kierans, D. and Vargas-Silva, C. (2024). The Irregular Migrant Population of Europe. MIrreM Working Paper No. 11. Krems: University for Continuing Education Krems (Danube University Krems). https://doi.org/10.5281/zenodo.13857073 Furthermore, users of the Database are notified of a ‘sister’ database of the MIrreM project, which captures and assesses estimates and indicators of irregular migration flows over the same period, the Public Database on Irregular Migration Flow Estimates and Indicators and accompanying analysis: Siruno, L., Leerkes, A., Badre, A., Bircan, T., Brunovská, E., Cacciapaglia, M., Carvalho, J., Cassain, L., Cyrus, N., Desmond, A., Fihel, A., Finotelli, C., Ghio, D., Hendow, M., Heylin, R., Jauhiainen, J.S., Jovanovic, K., Kierans, D., Mohan, S.S., Nikolova, M., Oruc, N., Ramos, M.P.G., Rössl, L., Sağiroğlu, A.Z., Santos, S., Schütze, T., & Sohst, R.R. (2024) MIrreM Public Database on Irregular Migration Flow Estimates and Indicators. Krems: University for Continuing Education Krems (Danube University Krems). https://doi.org/10.5281/zenodo.10813413. Siruno, L., Leerkes, A., Hendow, M. & Brunovksá, E. (2024) Working Paper on Irregular Migration Flows. MIrreM Working Paper No. 9. Krems: University for Continuing Education Krems (Danube University Krems). https://zenodo.org/records/10702228

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,254 · 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