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Enregistrement W6894307060 · doi:10.5683/sp2/qxwuaz

T3010 Canadian Charity Returns Master Dataset [2003-2022]

2020· dataset· en· W6894307060 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData fileInformation systemData collectionKey (lock)Term (time)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is a master overview of T3010 Canadian Registered Charity Information Returns from 2003-2022 in CSV and Stata format. It also includes a documentation folder with category code and variable changes over time, as well as a detailed Data Dictionary and PDF of original tax forms. Finally, a complete syntax set of DO files for use in the Stata statistical analysis software is included. Data cleaning for this dataset was conducted in two sets, one for the 2021 release (T3010 2021 Release) and a second completed in May 2024 (2024_T3010_Release). For year-by-year extracts of directors and trustees, donees, financials, programs, schedules from 2003-2017 as csv and stata files, go to Lars Nielsen; Secure Empirical Analysis Lab (SEAL), 2019, "T3010 Canadian Charity Returns Legacy Extract Dataset [2003-2017]", https://doi.org/10.5683/SP2/NSHJFT, Borealis, V3. -------------------------------- T3010 Canadian Registered Charity Information Returns data includes information about charities and public/private foundations, financial information, trustees and financial transactions between non-profits. The T3010 is the tax return that must be filed by all registered Canadian charities under the Income Tax Act. Canadian charities are actually tax-exempt, but the CRA collects T3010 data and renders it publicly available so that governments, private donors, and the general public know what charities are doing and how charities are using their resources. Original and more recent data can be requested from the Canada Revenue Agency (CRA) website. SEAL's former Lab Manager Lars Nielsen processed and cleaned the datasets included in this Dataverse. On 2025-06-23 at the transition of SEAL into its next phase, SEAL Lab Manager Lily Wang transferred responsibility for this dataset to RDM Services. This included a formal email, the current Terms of Use Agreement users have signed to now, as well as the contract between Cardus Institute and McMaster. Cardus is a nonpartisan thinktank that contracted SEAL to clean the T3010 data. The information in this package contains public data submitted to the Canada Revenue Agency (CRA) by the respective registered charity in its Form T3010, Registered Charity Information Return. Please note that this data may have been manually entered by the CRA, and it has not necessarily been verified for accuracy or completeness by the CRA’s Charities Directorate. Statistics and data are produced or compiled by the CRA’s Charities Directorate for the sole purpose of providing the public with direct access to public information about registered charities in Canada. The CRA is not responsible for the use and manipulation by any persons of this information.

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)0,015
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,020
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,049

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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