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Enregistrement W6901919493 · doi:10.6068/dp16b1e18af2321

RANKING: United States Census Bureau. Quarterly Workforce Indicators (QWI): Full-Quarter Employment (Stable) | Industry Group: Fiber, Yarn, and Thread Mills (3131) | Gender: All Genders | Age Group: All Ages (14-99) | Race: All Races | Ethnicity: All Ethnicities | Education Level: All Education Categories | Firm Age: All Firm Ages | Firm Size: 500+ Employees | Owner: All Private, 2016/3 - 2017/3. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 001-064-003

2019· other· en· W6901919493 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceCensusDemographicsEarningsWage growthWageQuarter (Canadian coin)TurnoverHuman capitalLabor demand

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

datasets.shared.infosheet.CitationMgr@30d Dataset: Provides estimates of stable jobs, ie, the number of jobs that are held on both the first and last day of the quarter with the same employer. This is often, but not necessarily, the same as being employed for a full quarter (eg, an on-call substitute teacher may have earnings in each of three consecutive quarters, but intermittently). " The Quarterly Workforce Indicators (QWI) provide local labor market statistics by industry, worker demographics, and firm age and and size. Because the QWI source data are unique job-level data that link workers to their employers labor market data in the QWI is available by worker age, sex, educational attainment, and race/ethnicity, which allows for analysis by demographics of a particular local labor market or industry – for instance, identifying industries with aging work forces. Links between workers and firms also allow the QWI to identify worker flows – hires, separations, and turnover – as well as net employment growth. As most hiring activity is the consequence of worker turnover rather than employment growth, a focus on employment growth alone may misrepresent employment opportunity in the local labor market. Wages by industry and demographics as well as by whether the worker was newly hired are also available, allowing comparison of wages between new hires and continuing workers. Also, wage growth for similar workers across industries can be compared to identify important local labor market trends. The source data for the QWI is the Longitudinal Employer-Household Dynamics (LEHD) linked employer-employee microdata. The LEHD data is a massive longitudinal database covering over 95% of US private sector jobs. Much of this data is collected via a unique federal-state data sharing collaboration, the Local Employment Dynamics (LED) partnership, which is a cooperative venture between the US Census Bureau and state agencies of all 50 states, the Washington, DC, Puerto Rico, and the US Virgin Islands. Through the LED program, partner states voluntarily submit quarterly data files from existing administrative record systems, which are combined with a range of other data sources to generate public use products, such as QWI. By integrating data used to administer public programs with existing census and surveys, a new national jobs database is generated at very low cost and with no additional respondent burden. https://www.census.gov/data/developers/data-sets/qwi.html Category: Labor and Employment Subject: Employment, Jobs Source: United States Census Bureau The US Census Bureau is a bureau of the US Department of Commerce. The major functions of the Census Bureau are authorized by Article 2, Section 2 of the United States Constitution, which provides that a census of population shall be taken every 10 years, and by Title 13 and Title 26 of the United States Code of Federal Regulations. The Census Bureau is responsible for numerous statistical programs, including census and surveys of households, governments, manufacturing and industries, and for US foreign trade statistics. The first US census was conducted in 1790 for the purposes of apportioning state representation in the US House of Representatives and for the apportionment of taxes. https://www.census.gov

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)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,012
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,083

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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