Bibliographic record
Abstract
Datový soubor obsahuje údaje z časových snímků pro dospělé (18 a více let) v příslušné vlně Českého panelového šetření domácností. Datový soubor nezahrnuje další údaje o respondentech časových snímků – ty je třeba napojit z hlavního datového souboru příslušné vlny. České panelové šetření domácností (CHPS) je výběrové šetření, kterého se opakovaně účastní reprezentativní soubor stejných domácností žijících na území České republiky. Výzkum nese podtitul Proměny české společnosti. V letech 2015 až 2019 proběhlo s ročním odstupem celkem pět vln šetření. V letech 2020 a 2021 se uskutečnily dva menší sběry dat věnované problematice pandemie nemoci covid-19. V letech 2023 a 2024 proběhla další (šestá) vlna šetření. CHPS je mezioborový výzkum využívající přístupy sociologie, ekonomie a politologie. V letech 2015 až 2028 se soustředil na pět hlavních tematických okruhů – rodinný život, užívání času, zdraví, vzdělání a trh práce, sociální stratifikace, bydlení, politická participace a občanská společnost. Soubor domácností pro první ročník byl sestaven pomocí pravděpodobnostního (náhodného) výběru tak, aby zastupoval populaci domácností v České republice. V následujících ročnících byly s výzvou k účasti osloveny domácnosti, které se do výzkumu zapojily v minulém roce. Účast v dotazování byla nabízena všem členům oslovených domácností v cílovém věku. Nové domácnosti nebyly ve druhé až páté vlně do výzkumu přibírány.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.210 | 0.306 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".