Wir in Würzburg 2024 – Befragung zum Zusammenhalt in Stadt und Landkreis
Notice bibliographique
Résumé
Die Personenbefragung „Wir in Würzburg – Befragung zum Zusammenhalt in Stadt und Landkreis“ dient der Erhebung von repräsentativen Daten zu individuellen Einstellungen, Nutzungsverhalten und Bewertungen in Zusammenhang mit Krisen im Jahr 2024. Fokus der Befragung ist die soziale Resilienz im Kontext von Digitalisierung. Es wird danach gefragt, wie Bewohner:innen der Smarten Region Würzburg ihre individuelle Bedrohungssituation durch Herausforderungen und Krisen, öffentliche Angebote und Dienste, die gemeinschaftliche Verbundenheit, Beteiligung und Kommunikation sowie ihren persönlichen Kontext einschätzen. Die Befragung wurde durch die Universität Würzburg in Kooperation mit dem Smarte Region Team von Stadt und Landkreis Würzburg durchgeführt. Im Erhebungszeitraum (04.03.2024 – 02.05.2024) wurden 8.000 Personen mit Haupt- oder Nebenwohnsitz in Stadt und Landkreis Würzburg ab einem Alter von 15 Jahren kontaktiert. Die Auswahl der Personen erfolgte über disproportionale Zufallsstichproben zwischen Stadt (n = 3.500) und Landkreis (n = 4.500), gezogen aus den Einwohnermelderegistern der Stadt sowie von 50 der 52 Landkreisgemeinden. Der zwölfseitige Papierfragebogen konnte entweder schriftlich ausgefüllt und kostenfrei zurückgesendet werden oder online durchgeführt werden. Von 7.821 erreichbaren Haushalten haben bis zum Ende der Feldphase insgesamt 2.396 Personen an der Befragung teilgenommen. Themen: Soziale Resilienz, Smart City, Krisen, Vorbereitung, öffentliche Dienste, digitale Angebote, Zusammengehörigkeitsgefühl, Beteiligung, Ehrenamt, Medien, Vertrauen in Institutionen, Demokratie, Soziodemographie
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
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 ».