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Enregistrement W1681416461

Dix choses a savoir sur les regions metropolitaines du Canada: synthese de la serie de Statistique Canada

2005· preprint· fr· W1681416461 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Heisz

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2005
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La serie de rapports intitulee fournit des renseignements de base importants sur les regions metropolitaines de recensement (RMR) du Canada pour la periode allant de 1981 a 2001. Fondee principalement sur des donnees de recensement, cette serie offre des renseignements et des analyses de fond portant sur plusieurs sujets, dont le faible revenu, la sante, l'immigration, la culture, le logement, les marches du travail, la structure industrielle, la mobilite, les transports en commun et le navettage, et les peuples autochtones. La presente evaluation finale resume les principaux resultats presentes dans les huit rapports et recapitule les enseignements tires de ces etudes. Elle degage les trois contributions principales de la serie. Premierement, cette derniere fournit des renseignements detailles montrant que le lieu ou l'on vit a de l'importance. Les regions metropolitaines de recensement different fortement les unes des autres en regard de nombreux indicateurs et ces differences economiques et sociales sont d'importants facteurs qui les caracterisent. Par consequent, les decisions strategiques touchant les villes devraient refleter cette diversite. Deuxiemement, la serie fournit une part importante des donnees et des analyses requises pour proceder a des evaluations strategiques exactes des problemes qui accablent les plus grandes villes du Canada et des endroits ou chaque probleme est le plus aigu. Troisiemement, elle fournit des donnees reperes en regard desquelles de futures donnees 'principalement celles du Recensement de 2006 ' pourront etre examinees. Ce resume offre aussi un bref survol de certains sujets qui n'ont pas ete abordes dans la serie, en indiquant les lacunes statistiques ou les domaines necessitant une etude plus approfondie.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0170,051
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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