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Enregistrement W6966520716 · doi:10.3886/icpsr38174

Korean General Social Survey (KGSS): Cumulative File, 2003-2018

2022· dataset· en· W6966520716 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueICPSR Data Holdings · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral Social SurveyPoliticsSurvey data collectionGovernment (linguistics)ChinaEuropean Social SurveySurvey researchQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Korean General Social Survey (KGSS) is the Korean version of the General Social Survey (GSS), closely replicating the original GSS of the National Opinion Research Center at the University of Chicago. The KGSS comprises four parts: The first part includes replicating core questions that cover the core content of Korean society. The second part is the International Social Survey Program (ISSP) module, which is a cross-national survey of 43 countries from all over the world. The third part is the East Asian Social Survey (EASS) module. The EASS is a joint survey of four East Asian countries (Korea, Japan, China and Taiwan) conducting a GSS-type social survey. The last part contains modules proposed by researchers. This data collection is the cumulative version of the previous 15 years of survey data from 2003 to 2018 (not including 2015 and 2017). This dataset contains a total of 19,636 cases across 3,044 variables. Respondents were asked for their opinions about Korean society, economic conditions, government performance, politics and political conditions. Additional questions were asked regarding the health care system, respondents' health behaviors, human rights, attitudes toward aging and the elderly, household composition, household income, education, occupation, environmental issues, international migration and so on. Demographic information collected includes age, sex, education level, household income, employment status, religious preference, political party affiliation, and political philosophy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,014
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,071

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
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