Les perspectives du monde des affaires, selon Système de Classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN), industries manufacturières
Notice bibliographique
Résumé
Ce tableau contient 792 séries, avec des données pour les années 1992 - 2008 (il n'y a pas nécessairement de données pour toutes les années pour l'ensemble des combinaisons), et sa mise à jour n'a plus lieu. Ce tableau contient des données telles que décrites par les dimensions suivantes (Les combinaisons ne sont pas toutes disponibles) : Géographie (1 élément : Canada), Opinion des manufacturières (21 éléments : Production ralentie-pénuries, pénurie de main-d'oeuvre qualifée; Production ralentie-pénuries, pénurie de main-d'oeuvre non-qualifée; Production ralentie-pénuries, pénurie de matières brutes; Production ralentie-pénuries, pénurie de capital de roulement; ...), Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN) (22 éléments : Fabrication; Fabrication d'aliments; Fabrication de boissons et de produits du tabac; Usines de textiles; ...), Désaisonnalisé (2 éléments : Non désaisonnalisé; Désaisonnalisé).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».