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Enregistrement W3124541188 · doi:10.3233/sju-2006-232-308

Producing hours worked for the SNA in order to measure productivity: The Canadian experience

2007· article· en· W3124541188 sur OpenAlexaffabout
Jean-Pierre Maynard, Andrée Girard, Marc Tanguay

Notice bibliographique

RevueStatistical Journal of the United Nations Economic Commission for Europe · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityOrder (exchange)Measure (data warehouse)Operations researchOperations managementComputer scienceBusinessEconomicsMathematicsData miningFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To measure productivity accurately, the volume of work should correspond as closely as possible to the production boundary defined by the System of National Accounts. In practice, there is no single source in Canada to estimate a labour input that corresponds entirely to this frontier, both conceptually and with respect to coverage. Canadian data on hours worked are, therefore, obtained by combining the results of several surveys of establishments and households, supplemented by the results of the five-year censuses and administrative data. One advantage of our methodology comes from the fact that our SNA labour data at the aggregate level remained consistent and reconcilable with the Labour Force Survey results, the seminal survey of the Canadian labour market. The aim of this paper is to describe the actual methodology used in Statistics Canada to estimate annual hours worked by industry and province in view to be consistent with the System of National Accounts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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