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Enregistrement W6894280184 · doi:10.5683/sp3/ixrpq9

Households and the Environment Survey, 2015 [Canada]

2015· dataset· en· W6894280184 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityContext (archaeology)Greenhouse gasEnvironmental qualityAir quality indexSurvey data collectionEnvironmental impact assessmentClimate changeQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Households and the Environment Survey (HES) was conducted from October 2015 to January 2016 as a supplement to the Canadian Community Health Survey. The survey was designed to specifically address the needs of its funding source the Canadian Environmental Sustainability Indicators (CESI) project, a joint venture between Statistics Canada, Environment Canada and Health Canada. The CESI project reports annually on air quality, water quality and greenhouse gas (GHG) emissions in Canada using indicators to identify areas of importance to Canadians and monitor progress. The HES was first conducted in 1991, 1994 and more recently in 2006, 2007, 2009, 2011 and 2013. The 2015 survey offers an expanded view on household behaviours that relate to the environment but allows for comparisons with the 1994 survey for some indicators and most of the indicators from the 2006-2013 surveys. The objective of the survey is to provide context to scientific measures of air and water quality, and greenhouse gas emissions, by gaining a better understanding of household behaviour and practices with respect to the environment. Since the HES was first conducted in 1991, environmental priorities and concerns have changed for Canadians. Changes in environmental practices and behaviours are reflective of these growing concerns. In order to gauge these changes, the HES measures some of the same environmental variables that were measured by the HES in previous cycles; however other environmental practices have been measured as well.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,013
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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