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Enregistrement W6939220406 · doi:10.6068/dp1642ac7a34d0

Most Recent Data (06/2013). Statistics Canada. CANSIM: Business Performance and Ownership - Small and Medium-Sized Businesses | Country: Canada | Table: 551-0004 | Table Name: Canadian business patterns, location counts, employment size and North American Industry Classification System (NAICS), national industries | Variable: Plastic pipe and pipe fitting manufacturing-Total, all sizes-# | Units: #, 06/2013. Data Planet™ Statistical Ready Reference: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 075-001-023.

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Notice bibliographique

RevueData Planet · 2018
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummary statisticsEconomic statisticsCensusOfficial statisticsBusiness statisticsTable (database)Descriptive statisticsInvestment (military)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistics Canada (2018). CANSIM: Business Performance and Ownership - Small and Medium-Sized Businesses | Country: Canada | Table: 551-0004 | Table Name: Canadian business patterns, location counts, employment size and North American Industry Classification System (NAICS), national industries | Variable: Plastic pipe and pipe fitting manufacturing-Total, all sizes-# | Units: #, 06/2013. Data Planet™ Statistical Ready Reference: A SAGE Publishing Resource [Dataset]. Dataset-ID: 075-001-023. Dataset: Provides statistics on characteristics and financing activities of small and medium-sized businesses in Canada, including balance sheets and investment activities, sources of financing, credit amounts authorized, credit amounts outstanding, and types of financing instruments, and other measures of the economic importance of small firms. CANSIM is Statistics Canada's key socioeconomic database. The datasets included here provide statistics on the Canadian population, and the nation’s resources, economy, society, and culture. In addition to conducting a Census every five years, approximately 350 active surveys are conducted on virtually all aspects of Canadian life. Statistics are provided for the nation as a whole, provinces, and other subnational geographies where available. NOTE: Per Statistics Canada, the data download files available for the CANSIM database do not include information on hierarchical relationships among data values; ie, it is not possible to determine what subtotal values for a variable are included in a total value. The absence of this information renders the exported data values meaningless. For this reason, Data-Planet has archived the dataset. Category: Industry, Business, and Commerce Source: Statistics Canada Established as Canada's central statistical office by the Statistics Act of 1985, Statistics Canada is required to "collect, compile, analyse, abstract and publish statistical information relating to the commercial, industrial, financial, social, economic and general activities and conditions of the people of Canada." Its main objectives are to provide statistical information and analysis about Canada’s economic and social structure and to promote sound statistical standards and practices. http://www.statcan.gc.ca/ Subject: Small Businesses, Financials

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)0,020
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,035
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1120,084

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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