Regional Income and Consumer Expenditure Specifics of the Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
In the confrontation between the global West and the global South, Russia found itself directly on the fault line. The confrontation leads to changes in the world economy, which, of course, have an impact on the standard of living of the population. It becomes relevant to study this influence, both in Russia and in countries that impose economic sanctions against it. This study provides a brief analysis of household income and consumption expenditure in Canada for 20002022 across the provinces of the country. Based on the data obtained, a high degree of social support for Canadian citizens from the state was revealed, especially in areas densely populated by indigenous peoples. The conditional division of the country according to the standard of living of the population into four geographical sectors is determined: northern, western, central and eastern. It has been established that throughout the entire period under review, the indicators of the standard of living of citizens in the northern provinces are the highest, and in the eastern provinces the lowest in Canada. At the same time, about two-thirds of the total population of Canada live in the eastern provinces, and the Northern provinces are very sparsely populated (less than 1% of the total population). It has been recorded that relatively high incomes and savings of the population are not a determining factor in the country for choosing a place of residence. Much depends on other indicators of the quality of life of people, as well as on the local mentality, traditions and culture.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».