Social Weather Stations Survey: 2015 Second Quarter
Notice bibliographique
Résumé
Household facilities (1); labor force status (1); job search (4); ability & willingness to start a job (2); occupation information (3); working hours (4); jobs abroad (4); relatives abroad (2); household composition (2); self-rated poverty (6); food poverty (4); hunger (2); transportation expenses (1); past spending participation (6); future spending participation (6); media access (6); internet use (2); economic trend indicators (2); optimism/pessimism (2); news events (14), P-Noy (1); after P-Noy (1); noting preferences in 2016 election (13); President Benigno Aquino lll (5); leadership (1); political families (1); awareness/ratings of government officials (18); Cynthia Villar (2); awareness/performance of government institutions (10); performance of the national administration (20); Bangsamoro basic law (6); peace process with the government and MILF (4); dealing with armed groups (2); views on Muslims (3); communist rebels (3); budget management (6); grassroots budgeting (3); Janet Lim Napoles Case (3); former President Gloria Macapagal-Arroyo (2); awareness and trust in selected personalities (11); awareness and trust in institutions (4); international relations (7); Police (5); crime victimization (15); Maguindanao Massacre (3); agree/disagree statements (10); morale indicators (3).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,126 | 0,099 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».