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Enregistrement W4414576662 · doi:10.7910/dvn/w5ai5a

Replication Package for "From Online Job Postings to Economic Insights: A Machine Learning Approach to Structuring Naturally Occurring Data"

2025· dataset· en· W4414576662 sur OpenAlexaffabout
Tatjana Dahlhaus, Reinhard Ellwanger, Gabriela Galassi, Philip Yanni

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAI and HR Technologies
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplication (statistics)ReplicateTransparency (behavior)ConfidentialityRaw dataCode (set theory)Pipeline (software)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This replication package provides the code used to generate the figures and results in the paper, which links Canadian online job postings from Indeed to firm-level data from Advan Research using natural language processing (NLP) techniques. The code is organized in two parts: 1. **Data construction Scripts** (require access to confidential data and cannot be executed without the necessary data agreements, though they are included for transparency and documentation) - **Company name matching** using tf-idf and cosine similarity to match inconsistently-declared company names in the online job postings names in the Advan Research Points-of-Interest (POI) dataset. - **Occupational classification** of job titles into the Canadian National Occupation Classification (NOC) using a pre-trained classifier. - **Aggregation** for data to construct the figures in the paper. 2. **Public Replication Scripts** (fully runnable with included grouped data) - **Nowcasting of official vacancies** using pseudo real-time information from online job postings and the Job Vacancies and Wage Survey (JVWS). - **Analysis of digital vs. non-digital jobs dynamics** in tech vs. non-tech firms during and after the COVID-19 pandemic. Due to licensing restrictions, raw data from Indeed and Advan are not included in this archive. However, we provide code to replicate the data processing pipeline (when access is granted) and make available aggregated outputs sufficient to reproduce all figures and tables in the paper.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2140,135

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,230 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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