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Enregistrement W2181778074

Evaluation of Alternative Measures of Size for Sampling of Establishments in the NCS October

2012· article· en· W2181778074 sur OpenAlexaboutno aff
Bradley D. Rhein, Chester H. Ponikowski, Joan L. Coleman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban, Neighborhood, and Segregation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling frameUnemploymentQuarter (Canadian coin)Frame (networking)Sample (material)StatisticsMeasure (data warehouse)BusinessDemographic economicsActuarial scienceEconomicsLabour economicsMathematicsGeographyEngineeringComputer scienceEconomic growthDemographyPopulation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The National Compensation Survey, conducted by the Bureau of Labor Statistics, is an establishment survey sampled yearly from a national frame using probability proportionate to establishment employment size. The national frame is developed from administrative files maintained quarterly by the States for the Unemployment Insurance program. Each establishment on the frame is assigned a measure of employment size equal to the employment in the third month of the frame quarter. In 2011, approximately 15% of the establishments in the frame, which includes seasonal businesses, reported an employment of zero, an employment that must be adjusted to ensure that the establishment has a chance of selection. In the past, establishments with zero employment have been assigned an employment equal to one employee, with some cases resulting in large weights for the occupations selected from these companies. The large weights lead to an over-representation of these occupations in the sample. This paper presents alternative measures of size values and discusses the options for best determining the measure of size for all establishments in the frame.

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)0,411
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,628
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4110,628
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0100,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,098 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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