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Enregistrement W6950505058 · doi:10.5683/sp3/eqoykw

Institutional Trust in the World 1995-2022: Data files and info - world

2024· dataset· en· W6950505058 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData fileRespondentIdentifierFile formatFlat file databaseFile sharing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset includes data files on the individual data of all respondents to international surveys conducted and published between 1995 and 2022, including data on trust in institutions. It also includes answers to three questions about democracy, covering satisfaction, appreciation of the level of democracy, and support for democracy. There are several files: 1) a general file including all combined and harmonized data. 2) a file including the same data but only for respondents who answered at least one question on trust. The next four files allow for a four-level multilevel analysis with HLM, with one file per level: 3) a file at the measurement level (level 1), including one line per trust-related response, per respondent 4) a file including only information on respondents (level 2); 5) a file including information on surveys - and thus on country-year-data source (level 3); 6) a file including information on countries combined with data sources -- region - characteristics of sources. All files include identifiers for the country, year, and data source. Cet ensemble de données comprend les fichiers de données relatifs aux données individuelles de tous les répondants aux sondages internationaux réalisés et publiés entre 1995 et 2022 comprenant des données sur la confiance dans les institutions. Il comprend également les réponses à trois questions sur la démocratie portant sur la satisfaction, l'appréciation du niveau de démocratie et l'appui à la démocratie. Il y a plusieurs fichiers: 1) un fichier général comprenant toutes les données combinées et harmonisées. 2) un fichier comprenant ces mêmes données mais uniquement pour les répondants qui ont répondu à au moins une questions sur la confiance. Les quatre fichiers suivants permettent de faire une analyse multiniveaux à quatre niveaux avec HLM, soit un fichier par niveau 3) un fichier au niveau des mesures (niveau 1), comprenant une ligne par réponse relative à la confiance, par répondant 4) un fichier comprenant uniquement les informations sur les répondants (niveau 2); 5) un fichier comprenant les informations sur les sondages - et donc sur les pays-années-sources de données (niveau 3) 6) un fichier comprenant les informations sur les pays combinés aux sources de données -- région - caractéristiques des sources. Tous les fichiers comprennent des identifiants pour le pays, l'année et la source des données.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,021
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,029

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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