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Enregistrement W7094266565

Perspectives on youth - healthy Europe : confidence and uncertainty for young people in contemporary Europe

2016· book-chapter· en· W7094266565 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOAR@UM (University of Malta) · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingQuarter (Canadian coin)PopulationMillerExistentialismImmigrationVariety (cybernetics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Homo Migratus. A term I coined to make a point – an important point: human beings move. It is what we have always done; it is nothing new. Indeed, contemporary trends indicate that international migration is now an integral part of globalisation. This, according to Castles and Miller (2009) is the “Age of Migration”. But what is the “Age” of migration? The UN Youth Report of 2013 suggested that by mid-2010, the global number of international migrants aged 15-24 was estimated to be around 27 million, making up around one eighth of the global migrant population (estimated at that time to be around 214 million). According to another UN report, young people aged 19-29 constitute somewhere between 36% and 57% of international migrants (United Nations 2013). Young people move for a variety of reasons, be it for education, employment opportunities, voluntary work abroad, for love even. There are also those who are forced to flee their home as a result of an existential threat. Statistics on asylum claims throughout the EU are significant. In 2014, almost four in every five asylum-seekers in the EU-28 were under 35 years of age (79%). Those aged 18-34 made up just over half of the total number of applicants (54%), while minors under the age of 18 accounted for just over one quarter (or 26%). In 2014, more than 23 000 unaccompanied minors (UaMs) requested asylum in one of the EU-28 countries (Eurostat 2015).

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)0,016
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,035
Communication savante0,0240,018
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreAutre

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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