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Enregistrement W6920305136 · doi:10.6068/dp1508775301830

Ranking of Counties (2011). United States Census Bureau. County Business Patterns by NAICS Code (2003-Current): Annual Payroll | Country: USA | State: North Carolina | NAICS_ID: 0 | NAICS Code*: Total, 2011. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 001-007-003.

2015· other· en· W6920305136 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPayrollCensusRevenueRanking (information retrieval)Production (economics)Government (linguistics)Agency (philosophy)Social securityQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conquest Statistical Datasets. (2014). County Business Patterns by NAICS Code (2003-Current): Annual Payroll, 2003 - 2011 [Data file]. Retrieved from http://www.data-planet.com Dataset: Shows annual business payroll, by State, county, and NAICS industry. Total annual payroll includes all forms of compensation, such as salaries, wages, commissions, bonuses, vacation allowances, sick-leave pay, and the value of payments inkind (e.g., free meals and lodgings) paid during the year to all employees. Data are from the United States Census Bureau's County Business Patterns (CBP), an annual series that provides national and subnational data on the distribution of economic data by size and industry. CBP covers most of the country's economic activity. CBP basic data items are extracted from the Business Register, a file of all known single and multi-establishment employer companies maintained and updated by the Census Bureau. The annual Company Organization Survey provides individual establishment data for multi-establishment companies. Data for single-establishment companies are obtained from various Census Bureau programs, such as the Annual Survey of Manufactures and Current Business Surveys, as well as from administrative records of the Internal Revenue Service, the Social Security Administration, and the Bureau of Labor Statistics. The series excludes data on self-employed individuals, employees of private households, railroad employees, agricultural production employees, and most government employees. CBP covers most NAICS industries, excluding crop and animal production (NAICS 111,112); rail transportation (NAICS 482); Postal Service (NAICS 491); pension, health, welfare, and vacation funds (NAICS 525110, 525120, 525190); trusts, estates, and agency accounts (NAICS 525920); private households (NAICS 814); and public administration (NAICS 92). Category: Industry, Business, and Commerce, Labor and Employment Source: United States Census Bureau Subject: Businesses, Compensation, Salaries, Payroll, Wages, Employer Costs

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,012

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,292
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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