MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6932012393 · doi:10.5683/sp3/jsulcw

Elementary-Secondary Education Statistics Project [Canada] [B2020 & Excel]

2007· dataset· en· W6932012393 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2007
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Government (linguistics)Special educationStatistics educationSubject (documents)Inclusion (mineral)Data collectionMainstreamingPublic sector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Elementary-Secondary Education Statistics Project (ESESP) is a national pilot survey that enables Statistics Canada to provide information on enrolments, graduates, educators and finance of Canadian elementary-secondary public educational institutions. This information is used mainly to meet policy and planning needs in the field of elementary-secondary education. ESESP annually collects aggregate data from each jurisdiction. Specifically, the information on enrolments pertains to the following four programs: regular, minority and second languages, Aboriginal language and special needs education. The information on regular programs is collected by type of programs (regular, upgrading and professional), education sector (youth or adult), grade and sex. The one on minority and second language programs is collected by type program (immersion, as language of instruction, as a subject taught) and by grade. Information on Aboriginal language programs is requested by type of Aboriginal language (immersion, as language of instruction, as a subject taught) and by grade. Finally, data on special needs education are collected by type of disability (sensory, physical and intellectual disabilities -- low incidence disabilities, learning disabilities and behavioural disabilities -- high incidence disabilities, to compensate for the socio-economic status (SES) or other disadvantages), type of class (regular, special) and by sex. The survey also collects data on secondary school graduates by type of program (regular, upgrading and professional), sector (youth and adult), age and sex. Graduation counts rates can be produced from this data. Information pertaining to full-time and part-time educators by age group and sex is also collected. Finally, ESESP also gathers expenditures data pertaining to level of government (school board and other government) and type of expenditures. This data is collected to determine how much is spent in relative detail by school boards and by provincial/territorial total. It also collects expenditures on special needs education programs. The information on elementary-secondary education statistics is used by provincial and territorial departments or ministries of education, national and provincial teachers' and students' associations, school boards, journalists and researchers, as well as international bodies such as OECD and UNESCO. ESESP was first introduced by Statistics Canada in 2003. The goal of this pilot project is to replace the following surveys as the official collection tools for elementary-secondary enrolments, graduates, educators and finance data: Elementary-Secondary School Enrolment Survey (ESSE -- Survey #3128), Minority and Second Language Education -- Elementary and Secondary Levels Survey (Survey #3129), Secondary School Graduates Survey (SSGS -- Survey #5082), Elementary-Secondary Education Staff Survey (ESESS -- Survey #3127) The ESESP has been replaced by the Elementary-Secondary Education Survey (ESES). Access data here

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,026
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2190,088

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBorealis→Même sujetRemote Sensing in Agriculture→Travaux en français237 207→