A strategic and data production frameworks for the development of business statistics
Notice bibliographique
Résumé
This paper highlights the key characteristics and implications of the strategic and data production frameworks designed and progressively implemented by the United Nations Committee of Experts on Business and Trade Statistics (UNCEBTS) to enhance the relevance, accuracy and coverage of business statistics, according to an internationally comparable, result-oriented and sustainable approach. The strategic framework aims to expand the traditional scope of official business statistics by including all relevant environmental and social related issues. NSOs may achieve relevant improvements by focusing their efforts upon specific global goals consistent with their national ones, and sourcing from knowledge sharing with other countries and international coordination. It also highlights the relevance of an enterprise-centered approach for a better understanding of emerging phenomena by official statisticians, and for priority setting in improving the quality of business statistics. The data production framework is dominated by the crucial role of the Statistical Business Register (SBR) as the backbone of any current and future improvements in the relevance and accuracy of business statistics. Its implications, both in terms of sustainability of production lines, data integration and production of new indicators that exploit the variability dimension of business statistics are further investigated in the paper.
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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 | 0,210 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,028 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».