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Enregistrement W6944438105 · doi:10.18712/nsd-nsd3223-v1

Labour Force Survey 2022, 1st Quarter

2025· dataset· en· W6944438105 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNSD – Norsk senter for forskningsdata · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)NorwegianSampling (signal processing)Labour supplyWeightingActuaryWorking time

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Norwegian Labour Force Survey (NLFS) began in 1972 and shows how many people are employed, unemployed or outside the workforce. It provides information on, among other things, occupations, working hours and working time arrangements for those who are employed, search length for the unemployed, and age and education for all. In 2021, many changes were implemented in the NLFS. The sampling plan was changed to better reflect the main output goals for the survey. It included moving to an individual sampling unit, allowing new stratification variables and allocations. The weighting methodology for the NLFS was changed together with the practical and technical details behind the calculation of monthly and quarterly individual weights and yearly household weights. The number of persons in employment increased by 22 000 and the number of unemployed increased by 5 000, as a consequence of the new EU LFS regulation. In connection with the survey's 50th anniversary in 2022, an article was published about why and how the NLFS was established in 1972: https://www.ssb.no/arbeid-og-lonn/sysselsetting/statistikk/arbeidskraftundersokelsen/artikler/hvordan-arbeidskraftundersokelsen-ble-til

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)0,007
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,051

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,280 · 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
Publié2025
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