Notice bibliographique
Résumé
he unemployment rate is a well-known baro- meter of labour-market health. The rise in the national unemployment rate in the years immediately following the high-tech meltdown has been replaced by sustained annual declines, resulting in a rate of 6.3% for 2006. This is not only below the 6.8% registered during the boom, but a 30-year low as well. 1 Of course not all parts of the country have shared equally in the improvement. Some have done better, others worse. Normally, comparisons involve the 10 provinces or 5 regions of Canada, but within each, many distinct labour markets can be found. This article focuses on the 28 census metropolitan areas (CMAs) and the 10 provincial non-CMA areas (see Data source and definitions). Using the Labour Force Sur- vey (LFS), the article first tracks unemployment rate dispersion for local labour markets (CMAs and non- CMA areas) between 2000 and 2006. It then examines the comparative labour market performance of these areas based on unemployment rates and rankings, and unemployment duration. Unemployment levels, labour force, and employment are provided in an appendix. Unemployment rate dispersion rising The impressive performance of the national unem- ployment rate in recent years hides considerable geo- graphic disparities. For example, in 2006 the unemployment rate in the Quebec CMA averaged 5.2% compared with 8.4% in nearby Montreal. Simi- larly, the unemployment rate in Kitchener (5.2%) was much lower than in Windsor (9.0%). That the unemployment rate will differ by geographic area is generally understood. All things being equal, the dispersion is expected to narrow in periods of eco- nomic growth, when the national rate is usually falling
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».