five

Het Provinciale Verslagen Proefproject (PVP)

收藏
DANS Data Station Social Sciences and Humanities2012-01-01 更新2026-05-11 收录
下载链接:
https://ssh.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/dans-28r-wew9
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
Het Provinciale Verslagen Proefproject (PVP; KDP 025) was een voorstudie ten behoeve van een beoogd digitaliseringstraject van Provinciale Verslagen met data over Nederlandse gemeenten tussen 1842 tot in de jaren ’80 van de 20e eeuw. Analyse van 550.000 pagina’s aan provinciale verslagen heeft laten zien dat de verslagen zeer gevarieerde gemeentelijke informatie bevat; desondanks wordt beargumenteerd dat het voor vijf soorten data zinnig is om de gegevens uit de verslagen te halen om ze onder te brengen in de Historische Databank Nederlandse Gemeenten (HDMG).Het PVP had als doel om na te gaan hoeveel gemeentelijke tabellarische informatie in deze verslagen beschikbaar is. Daartoe zijn alle 1030 gescande verslagen bekekenDe leesbare gescande pagina’s zijn visueel gecontroleerd op de aanwezigheid van relevante tabellarische gemeentelijke informatie. Tabellarische gemeentelijke informatie is gedefinieerd als “interessant” wanneer aan zes voorwaarden werd voldaan:1. Informatie beschikbaar voor alle gemeenten in de provincie;2. Informatie beschikbaar in tabelvorm;3. Informatie niet aanwezig in HDNG;4. Informatie niet aanwezig in Volkstellingen;5. Informatie beschikbaar over meerdere jaren;6. Informatie beschikbaar over meerdere provincies;Na een vooronderzoek van de Provinciale Verslagen van Gelderland (1850-1930) is vastgesteld dat er in de Provinciale Verslagen vijf onderwerpen op gemeenteniveau gevonden zouden kunnen worden die relevant zijn voor de HDNG:1. Aantal huwelijken2. Aantal leerlingen op bewaarscholen3. Aantal leerlingen op lagere scholen4. Aantal kinderen die verstoken waren van onderwijs5. Aantal dienstplichtigen die wel of niet konden lezen en schrijven
提供机构:
T.B. Hermsen
创建时间:
2012-01-01
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作