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Enregistrement W6966444384 · doi:10.3886/icpsr04538.v22

Chitwan Valley Family Study: Changing Social Contexts and Family Formation, Nepal, 1995-2019

2024· dataset· en· W6966444384 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueICPSR Data Holdings · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationMarital statusTracking (education)Family lifeAgricultureEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Chitwan Valley Family Study (CVFS) is a comprehensive family panel study of individuals, households, and communities in the Chitwan Valley of Nepal. The study was initially designed to investigate the influence of changing community and household contexts on population outcomes such as marital and childbearing processes. Over time, the goals of the study expanded to investigate family dynamics, intergenerational influences, child health, migration, labor force participation, attitudes and beliefs, mental health, agricultural production, environmental change, and many other topics. The data include full life histories for more than 10,000 individuals, tracking and interviews with all migrants, continuous measurement of community change, over 25 years of demographic event registry, and many other data collections. For additional information regarding the Chitwan Valley Family Study, please visit the Chitwan Valley Family Study Website. A Data Guide for this study is available as a web page and for download. <strong>Principal Investigators</strong> William G. Axinn, University of Michigan Dirgha Ghimire, University of Michigan Jordan Smoller, Massachusetts General Hospital

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,019

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,270 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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