Перейти к содержимомуScholarGate
БиблиотекаМоя библиотекаСтолReview StudioАссистент
Войти
Network Scale-Up Method/Доказательство
Запись доказательств метода

Network Scale-Up Method

The network scale-up method (NSUM) estimates the size of a hidden population — such as undocumented migrants or members of a stigmatized group — by asking ordinary people in a general survey how many members of that population they personally know. Developed by Killworth, McCarty, Bernard, and colleagues and formalized in their 1998 Evaluation Review paper, it rests on a simple bookkeeping idea: if you know roughly how many people each respondent knows in total, and you observe how many of those acquaintances belong to the hidden group, you can scale that fraction up to the whole society. The trick to recovering the total acquaintance count is to ask about several groups whose sizes are already known — people named Michael, nurses, women who gave birth last year — and use the responses to calibrate each respondent's personal-network size. Bernard and colleagues' 2010 review brought the method into mainstream public-health surveillance and emphasized two crucial corrections: transmission bias, because people often do not know which of their acquaintances belong to a hidden group, and barrier effects, because the hidden group may be socially clustered away from typical respondents. For migration research NSUM is attractive precisely because it never requires contacting migrants directly; it infers their numbers from the social fabric of the wider population.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Network Scale-Up Method for Estimating Migrant Population Size
Таксономическая запись метода · process-pipeline / migration-studies
  • Bernard, H. R., Hallett, T., Iovita, A., Johnsen, E. C., Lyerla, R., McCarty, C., Mahy, M., Salganik, M. J., & Stroup, S. (2010). Counting Hard-to-Count Populations: The Network Scale-Up Method for Public Health. Sexually Transmitted Infections, 86(Suppl 2), ii11-ii15. · DOI 10.1136/sti.2010.044446
  • Killworth, P. D., McCarty, C., Bernard, H. R., Shelley, G. A., & Johnsen, E. C. (1998). Estimation of Seroprevalence, Rape, and Homelessness in the United States Using a Social Network Approach. Evaluation Review, 22(2), 289-308. · DOI 10.1177/0193841X9802200205
Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Same method familyMigrant Stock Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketMultiplicity Sampling of Migrant Stockmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketTime-Location Samplingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Статус доказательств

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Источники

2 зарегистрированных цитирований, скопированных из исходной записи метода.

Действия

Открыть страницу метода
ScholarGate

Справочная библиотека исследовательских методов, где главное — содержание: что представляет собой каждый метод, как он работает и откуда происходит.

Открытые данные (CC-BY)

Обзор

  • Библиотека
  • Поиск методов…
  • Обзор по областям
  • Области
  • Путь
  • Сравнить
  • Какой метод выбрать?

Справочник

  • Дисциплины
  • Атлас
  • Глоссарий
  • Методология
  • Философия

Рабочее пространство

  • Моя библиотека
  • Стол
  • Чат

Компания

  • О проекте
  • Цены
  • Контакты
  • Предложить метод

Материалы составлены из опубликованных источников и приведены для справки. Проверка точности и применимости любых сведений для ваших целей остаётся вашей ответственностью.

© 2026 ScholarGate · Справочная библиотека исследовательских методов
  • Конфиденциальность
  • Куки
  • Условия использования
  • Удалить аккаунт