Mitä mieltä hyvinvointivaltiosta? : kuinka laajaa on hyvinvointivaltion kannatus Suomessa
Notice bibliographique
Résumé
Tämän tutkimuksen tarkoitus on selvittää, kuinka suuri osa suomalaisista kannattaa laajaa hyvinvointivaltiota. Lisäksi tutkimuksessa selvitetään, mitkä tekijät selittävät tai ennustavat henkilön mielipidettä hyvinvointivaltion laajuudesta. Lopuksi tarkastellaan, kuinka sirpaleinen tai yhtenäinen on suomalainen asenneilmasto hyvinvointivaltion suhteen. Aineistona käytetään vuoden 2008 European Social Surveyn Suomen aineistoa. Kysely on tehty 15-vuotta täyttäneelle väestölle, ja vastaajia on 2195. Tutkimuksessa rakennetaan summamuuttuja mittaamaan, kuinka laajaa hyvinvointivaltiota vastaaja kannattaa asteikolla 0–10. Lisäksi selvitetään 14 taustamuuttujan vaikutusta hyvinvointivaltiomielipiteeseen. Taustamuuttujien vaikutusta mielipiteeseen tutkitaan sekä logistisella että lineaarisella regressioanalyysillä. Suomalaiset kannattavat laajaa hyvinvointivaltiota yksimielisesti. Yli puolet suomalaisista kannattaa todella laajaa hyvinvointivaltiota. Väestöryhmien välillä mielipide-eroja ei juurikaan löydy. Mielipiteeseen voimakkaimmin vaikuttavia taustatekijöitä ovat sukupuoli, sukupolvi, ideologia, puoluekanta, työskentelysektori, instituutioita kohtaan koettu luottamus, sosiaalinen luottamus ja sosiaalisen riskin kokeminen. Suomalainen asenneilmasto hyvinvointivaltion suhteen on hyvin yhtenäinen.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».