Notice bibliographique
Résumé
The aim of this thesis is to evaluate the system of municipality incomes in the Czech Republic with respect to specifics of small municipalities. In last few years these municipalities have become a frequently discussed topic because of their lower incomes. The legislation has been devoting to this problem since 2008 and the differences between large and small municipalities in the Czech Republic were removed. There is income analysis of all municipalities in the Czech Republic from 2000 up to 2012 in this thesis. The municipalities were divided into two groups. The first group contains small villages, defined as municipalities up to 499 inhabitants. In the second group there are other municipalities of the Czech Republic except small villages, statutory cities and the Capital City of Prague. The real data were recalculated per head for this analysis and minimum, maximum, median and arithmetic mean were found. Variability of incomes is evaluated from these results. Regression and correlation analysis is made in some groups of revenues because of finding dependence among variables. Disparity in incomes of small towns and other communities is assessed by comparing the arithmetic means and medians between groups of municipalities using a Two-Sample t-test and Mann-Whitney test. Revenue growth is evaluated determination of the trends of the time series using linear regression. Some specifics in financing small villages were found from these analyzes. There was also confirmation of the hypothesis that small municipalities have lower incomes per an inhabitant.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».