Annual Population Survey Two-Year Longitudinal Dataset, January 2022 - December 2023
Notice bibliographique
Résumé
<p>The&nbsp;<i>Annual Population Survey</i>&nbsp;(APS) is a major survey series, which aims to provide data that can produce reliable estimates at local authority level. Key topics covered in the survey include education, employment, health and ethnicity. The APS comprises key variables from the<a href="https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/series/series?id=2000026">&nbsp;</a><i><a href="https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/series/series?id=2000026">Labour Force Survey</a></i>&nbsp;(LFS), all its associated LFS boosts and the APS boost.</p><p>The APS allows for analysis to be carried out on detailed subgroups and below regional level. In recent years (particularly with the sample size of the LFS 5 quarter dataset reducing) there has been some interest in producing a two year APS longitudinal dataset to look at any trends that may occur over a year. The&nbsp;APS Two-Year Longitudinal Datasets, covering 2012/13 onwards, have been deposited as a result of this work. <a href="https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/series/series?id=200002#!/access-data">Person- and Household-level APS</a> datasets are also available.</p><p> </p><p>For further detailed information about methodology, users should consult the&nbsp;<i>Labour Force Survey User Guide</i>, included with the APS documentation.</p><p><strong>Occupation data for 2021 and 2022<br></strong>The ONS has identified an issue with the collection of some occupational data in 2021 and 2022 data files in a number of their surveys. While they estimate any impacts will be small overall, this will affect the accuracy of the breakdowns of some detailed (four-digit Standard Occupational Classification (SOC)) occupations, and data derived from them. None of ONS' headline statistics, other than those directly sourced from occupational data, are affected and you can continue to rely on their accuracy. Further information can be found in the ONS article published on 11 July 2023:&nbsp;<a title="Revision of miscoded occupational data in the ONS Labour Force Survey, UK: January 2021 to September 2022" href="https://www.ons.gov.uk/employmentandlabourmarket/peopleinwork/employmentandemployeetypes/articles/revisionofmiscodedoccupationaldataintheonslabourforcesurveyuk/january2021toseptember2022">Revision of miscoded occupational data in the ONS Labour Force Survey, UK: January 2021 to September 2022</a><br></p><p></p> <p><span style="font-weight: bold;">Latest edition information</span></p><p>For the second edition (August 2024), a revised version of the data was deposited with additional education variables added, including HIQUAL221, HIQUAL222, HIQUL22D1, HIQUL22D2, LEVQUL221 and&nbsp; LEVQUL222.</p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,250 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».