Rapport annuel sur l’équité en matière d’emploi 2022-2023
Notice bibliographique
Résumé
Conformément aux exigences de la Loi sur l’équité en matière d’emploi, le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) présente un rapport annuel sur les progrès accomplis en vue d’établir un effectif représentatif. Ce rapport annuel comprend une analyse de l’effectif pour les groupes désignés de l’équité en matière d’emploi (EE), définis dans la Loi — les femmes, les Autochtones, les personnes handicapées*, et les minorités visibles* — par catégorie professionnelle de l’EE, par région géographique et par échelle salariale, ainsi que selon la proportion des membres de ces groupes dans les embauches, les promotions et les cessations d’emploi. Les données sur l’effectif contenues dans le présent rapport incluent les employés nommés pour une période indéterminée et ceux nommés pour une période déterminée de trois mois ou plus. Le rapport ne renferme aucune donnée sur les étudiants, les employés détachés d’autres employeurs, les employés nommés pour une période de moins de trois mois ou les travailleurs invités. Le rapport décrit aussi les progrès réalisés par le CNRC dans l’exécution de sa stratégie en matière d’équité, de diversité et d’inclusion (EDI) au sein de l’effectif et en milieu de travail, ainsi que les mécanismes mis en place pour consulter les employés sur les questions relatives à l’EE. onformément aux règles de protection de l'information qui provient du processus de déclaration volontaire, les statistiques qui visent 5 personnes ou moins ont été supprimées de ce rapport avec le symbole « ± ». Les données sur la représentativité des femmes ne proviennent pas du processus de déclaration volontaire et ne sont donc pas assujetties aux mêmes restrictions. Remarque : Au CNRC, les données relatives à la représentativité des femmes dans l’effectif sont recueillies à partir des renseignements fournis par les nouveaux employés au moment de leur embauche et peuvent être mises à jour en tout temps par les Ressources humaines. Les données sur la représentativité des autres groupes désignés sont recueillies au moyen d’un formulaire de déclaration volontaire mis à la disposition des employés au moment de leur embauche ainsi que chaque fois qu’ils changent de poste au sein du CNRC. Les employés peuvent mettre à jour leurs renseignements d’auto-identification en tout temps par l’intermédiaire du portail libre-service pour les employés.
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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».