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Enregistrement W6932202198 · doi:10.5683/sp3/fahtna

Labour Force Survey, October 2010 [Canada] [Rebased, 2023 Revisions]

2023· dataset· en· W6932202198 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentCurrent Population SurveyGovernment (linguistics)PopulationWageDescriptive statisticsMinimum wageDiscouraged worker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Labour Force Survey provides estimates of employment and unemployment which are among the timeliest and important measures of performance of the Canadian economy. With the release of the survey results only 10 days after the completion of data collection, the LFS estimates are the first of the major monthly economic data series to be released. The Canadian Labour Force Survey was developed following the Second World War to satisfy a need for reliable and timely data on the labour market. Information was urgently required on the massive labour market changes involved in the transition from a war to a peace-time economy. The main objective of the LFS is to divide the working-age population into three mutually exclusive classifications - employed, unemployed, and not in the labour force - and to provide descriptive and explanatory data on each of these. LFS data are used to produce the well-known unemployment rate as well as other standard labour market indicators such as the employment rate and the participation rate. The LFS also provides employment estimates by industry, occupation, public and private sector, hours worked and much more, all cross-classifiable by a variety of demographic characteristics. Estimates are produced for Canada, the provinces, the territories and a large number of sub-provincial regions. For employees, wage rates, union status, job permanency and workplace size are also produced. These data are used by different levels of government for evaluation and planning of employment programs in Canada. Regional unemployment rates are used by Employment and Social Development Canada to determine eligibility, level and duration of insurance benefits for persons living within a particular employment insurance region. The data are also used by labour market analysts, economists, consultants, planners, forecasters and academics in both the private and public sector. This public use microdata file contains non-aggregated data for a wide variety of variables collected from the Labour Force Survey (LFS). It contains both personal characteristics for all individuals in the household and detailed labour force characteristics for household members 15 years of age and over. The personal characteristics include age, sex, marital status, educational attainment, and family characteristics. Detailed labour force characteristics include employment information such as class of worker, usual and actual hours of work, employee hourly and weekly wages, industry and occupation of current or most recent job, public and private sector, union status, paid or unpaid overtime hours, job permanency, hours of work lost, job tenure, and unemployment information such as duration of unemployment, methods of job search and type of job sought. Labour force characteristics are also available for students during the school year and during the summer months as well as school attendance whether full or part-time and the type of institution. LFS revisions: Labour force surveys are revised on a periodic basis, either to adopt the most recent geography, industry and occupation classifications; to use new observations to fine-tune seasonal adjustment factors; or to introduce methodological enhancement. Prior LFS revisions were conducted in 2011, 2015 and 2021. The most recent revisions to the LFS were conducted in 2023. The first major change was a transition to the National Occupational Classification (NOC) 2021 V1.0, with all LFS series from 1987 onwards having been revised to the new classification. The second major change were methodological enhancements to LFS data processing, applied to all LFS series beginning Jan 2006. The third major change was a revision of seasonal adjustment factors, applied to LFS series Jan 2002 onward. A list of prior versions of this LFS dataset can be found under the ‘Versions’ tab.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,332

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
Bibliométrie0,0050,017
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,027

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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