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Enregistrement W7113185159

A roma népesség számának prognózisa, a romák által felülreprezentált megyékben 2061-ig = Projection of Roma population in overrepresented counties until 2061

2020· article· hu· W7113185159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences) · 2020
Typearticle
Languehu
DomaineHealth Professions
ThématiqueRomani and Gypsy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusPopulationProjection (relational algebra)Quarter (Canadian coin)InequalityPopulation projectionDemographic analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A roma nemzetiségű népesség az 1990-es népszámlálásban 142 683 fő, míg 2001-ben 189 984 fő volt. Ezzel szemben a Kemény István nevéhez fűződő cigány összeírások szerint – amely a lakókörnyezet véleménye alapján készült – a roma lakosság létszáma 1993-ban 467 000, 2003-ban pedig 569 000 fő volt. Utóbbi két adatból a Hablicsek László által 1991-re és 2001-re visszaszámolt létszám 448 100 fő, illetve 549 700 fő volt. Ezek szerint a lakókörnyezet véleménye alapján 1991-ben több mint 3-szor, de 2001-ben is 2,9-szer akkora volt a cigányság létszáma, mint amekkora a népszámlálások szerint. Ha igazolódik az az előfeltevés, hogy a lakókörnyezet véleménye alapján minősített roma népesség jelentős részben hátrányos helyzetű, akkor a népszámlálásokban szereplő roma nemzetiségű népességhez képest egy jóval nagyobb, mintegy háromszor akkora népességcsoporttal kell foglalkozni. | In the 1990 census, the Roma population was 142,683, while in 2001 it was 189,984. However, according to Roma enumerations associated with István Kemény – based on neighborhood perceptions – the Roma population was 467,000 in 1993 and 569,000 in 2003. Based on this, László Hablicsek retroactively estimated 448,100 for 1991 and 549,700 for 2001. These figures imply that the perceived Roma population was over three times higher in 1991 and almost three times higher in 2001 than official census numbers. If the assumption holds that this perceived group is largely disadvantaged, policies should address a population nearly three times larger than census figures suggest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,007
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,317
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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