Geography of socio-demographic change of small towns in Latvia, 2000-2021
Bibliographic record
Abstract
Maģistra darbā “Sociāli demogrāfisko pārmaiņu ģeogrāfija Latvijas mazajās pilsētās no 2000. līdz 2021. gadam” analizētas sociāli demogrāfiskās pārmaiņas Latvijas mazajās pilsētās. Latvijā kopš 2000. gada iedzīvotāju skaits sarucis par 21% un pieejamās prognozes liecina, ka šī tendence turpināsies. Tomēr sarukums nav vienmērīgs visā valsts teritorijā un bijis atšķirīgs dažādos laika periodos. Latvijas apdzīvojumā vislielākais iedzīvotāju skaita sarukums skāris tieši mazās pilsētas, kur tas kopš 2000. gada samazinājies par 26,5%. Pētījumam par sociāli demogrāfiskajām pārmaiņām mazajās pilsētās izmantoti pēdējo trīs tautas skaitīšanu materiāli un vairākas statistiskās datu analīzes metodes. Darba rezultāti ļauj izprast mazo pilsētu sociāli demogrāfiskās attīstības tendences, ģeogrāfiskās atšķirības, kā arī iedzīvotāju skaita sarukumu un pārmaiņas visvairāk ietekmējušos rādītājus. Darbu veido anotācija, ievads, sešas nodaļas un secinājumi, kā arī izmantotās literatūras saraksts. Teksta kopējais apjoms ir 69 lapaspuses. Raksturvārdi: pilsētu sarukšana, sociāli demogrāfiskās pārmaiņas, mazās pilsētas, tautas skaitīšana.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".