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Enregistrement W6999411087

Consumer Confidence Index – Nebraska and Survey of Nebraska Business: November 4, 2016

2016· article· en· W6999411087 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumer confidence indexIndex (typography)Value (mathematics)Quality (philosophy)Consumer price index (South Africa)Quarter (Canadian coin)Survey data collectionCustomer satisfaction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gap between business and consumer confidence closed in Nebraska during October. The Consumer Confidence Index – Nebraska (CCI-N) rose to 94.0 during October, from a value of 87.9 in September. A reading of 94.0 is still below the neutral value of 100. The outlook of Nebraska businesses was also closer to neutral than in the previous months. Businesses were only slightly optimistic in October, with respondents to the Survey of Nebraska Business neutral on sales and only slightly optimistic regarding employment. Twenty-four percent of businesses expect sales to rise over the next 6 months, while the same percent expect sales to fall. Ten percent of businesses expect to expand employment over the next six months, while 7 percent expect to reduce it. When asked about the most important issue facing their business, customer demand was mentioned most frequently, followed by regulation and the availability and quality of labor. In particular, many respondents expressed concerns about the price of agricultural commodities. Households reported a variety of financial concerns with 48 percent reporting that their primary financial concerns relate to the cost of living including health care costs, taxes, major expenses (furniture, appliances, automobiles or college tuition) and the general cost of living.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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