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Enregistrement W6967498400 · doi:10.5281/zenodo.10813412

MIrreM Public Database on Irregular Migration Flow Estimates and Indicators

2024· dataset· en· W6967498400 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Publications (Maastricht University) · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUK Research and Innovation
Mots-clésDeliverableWork flowData qualityWork (physics)Data migrationQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Public Database on Irregular Migration Flow Estimates and Indicators, in short MIrreM D5.2, is a MIrreM project deliverable under work package 5. This database provides an inventory and critical appraisal of available estimates and indicators related to irregular migration flows. More specifically, the database contains the country-level data collected by MIrreM’s national rapporteurs, as well as EU-level data from sources other than Eurostat. The datasets include meta-level information on sources and methodology and a quality assessment based on MIrreM’s criteria. Users of this database are advised to consult the following companion document (henceforth, MIrreM Working Paper No. 9/2024) for a full discussion of the context, the underlying concepts, and the methodology used: Siruno, L., Leerkes, A., Hendow, M. & Brunovská, E. 2024. Working Paper on Irregular Migration Flows. MIrreM Working Paper No. 9. Krems: University for Continuing Education Krems (Danube University Krems). https://doi.org/10.5281/zenodo. 10702228. The MIrreM project is a follow-up to CLANDESTINO, which covered the period 2000-2007. MIrreM extends this to the subsequent period 2008-2023. The data covered in this database reflect what is available within this period. Most of the data was collected between June and October 2023, and thus in some cases, the data are only until 2022 pending complete reports for 2023.

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)0,014
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1140,096

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,258 · 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
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