Notice bibliographique
Résumé
Since the inception and design of Canada's Employment Insurance (EI) program, the Canadian economy and labour market have undergone dramatic changes. It is clear that EI has not kept pace with those changes, and experts and advocates agree that the program is no longer effective or equitable. Making EI Work is the result of a panel of distinguished scholars gathered by the Mowat Centre Employment Insurance Task Force to analyze the strengths, weaknesses, and future directions of EI. The authors identify the strengths and weaknesses of the system, and consider how it could be improved to better and more fairly support those in need. They make suggestions for facilitating a more efficient Canadian labour market, and meeting the human capital requirements of a dynamic economy for the present and the foreseeable future. The chapters that comprise Making EI Work informed the task force's final recommendations, and form an engaging dialogue that makes the case for, and defines the parameters of, a reformed support system for Canada's unemployed. Contributors include Ken Battle (Caledon Institute of Social Policy), Robin Boadway (Queen's University), Allison Bramwell (University of Toronto), Sujit Choudhry (New York University School of Law), Kathleen M. Day (University of Ottawa), Ross Finnie (University of Ottawa), Jean-Denis Garon (Queen's University), David Gray (University of Ottawa), Morley Gunderson (University of Toronto), Ian Irvine (Concordia University), Stephen Jones (McMaster University), Thomas R. Klassen (York University), Michael Mendelson (Caledon Institute of Social Policy), Alain Noël (Université de Montréal), Michael Pal (University of Toronto Faculty of Law), W. Craig Riddell (University of British Columbia), William Scarth (McMaster University), Luc Turgeon (University of Ottawa), Leah F. Vosko (York University), Stanley L. Winer (Carleton University), Donna E. Wood (University of Victoria), and Yan Zhang (Statistics Canada).
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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 | 0,051 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,027 |
| Communication savante | 0,045 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,020 |
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 ».