L'integration des comptes canadiens de productivite au Systeme de comptabilite nationale : situation actuelle et defis a venir
Notice bibliographique
Résumé
Un organisme de statistique est appelé à relever plusieurs défis lorsqu'il élabore des comptes de productivité. Pour mesurer la productivité, il faut comparer la production et les facteurs de production ou intrants. Durant les 40 dernières années, les économistes qui utilisent les données ont demandé un ensemble de plus en plus détaillé et précis de mesures de la productivité. Alors qu'ils se contentaient au début de simples rapports de la production à l'emploi, ils exigent maintenant des mesures de la productivité multifactorielle (productivité totale des facteurs) qui tiennent compte des facteurs travail et capital, du changement sur le plan de la composition de l'un et de l'autre et des corrections des prix en fonction de l'évolution de la qualité des produits. Le défi qui se pose pour les utilisateurs des mesures de la productivité tient aux nombreuses séries de données que possèdent souvent les organismes de statistique et que les personnes de l'extérieur peuvent consulter de façon ponctuelle pour produire des estimations de la productivité; toutefois, ces séries peuvent donner lieu à des estimations contradictoires. Pour régler les problèmes de « divergence », l'organisme de statistique doit rassembler les données dans un seul cadre cohérent et uniforme. À cette fin, il peut élaborer un ensemble de comptes de productivité qui font partie d'un système intégré de comptabilité nationale. La création d'un ensemble de comptes de productivité intégrés présente tout un défi pour l'organisme de statistique. Il faut créer des données sur la production et les facteurs de production qui sont à la fois compl&egrav
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».