Detroit Metro Area Communities Study (DMACS) Wave 12, Michigan, 2021
Notice bibliographique
Résumé
The Detroit Metro Area Communities Study (DMACS) is a panel survey of Detroit residents launched in 2016. The original panel of respondents was drawn from an address-based probability sample of all occupied Detroit households. In subsequent years, the panel has been refreshed through additional address-based sampling. The 12th survey wave, collected between January 6, 2021 and March 5, 2021 included a sample refresh using multiple recruitment modes (mail, email, text, and phone). The researchers sent a total of 11,655 invitations to the survey: 1,766 to existing DMACS panelists who had already responded to at least one prior survey and 9,889 to residents of a randomly-selected address-based refreshment sample of Detroit households. This refreshment included an oversample of households in Census block groups that were at least 70% Hispanic and households in Strategic Neighborhood Fund (SNF) neighborhoods. Surveys were self-administered online or interviewer-administered via telephone. Adaptive design was used to increase response rates amongst hard-to-reach subgroups. The researchers report results for the 2,238 Detroit residents who completed the survey. The researchers obtained an overall response rate of 20.22% (using American Association for Public Opinion Research (AAPOR) Response Rate 1); 72.6% for existing panelists and 10.4% for new panelists.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».