Monthly Wages and Salaries Survey, 2000-2021: Secure Access
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>The <i>Monthly Wages and Salaries Survey</i> (MWSS) is the main source of information for three key indicators of Short-Term Earnings generated by the Office for National Statistics: the Average Earnings Index, the Average Weekly Earnings and the Index of Labour Costs per Hour.<br> <br>The MWSS is distributed monthly to approximately 8,800 businesses and covers around 12.8 million employees. Companies are required to respond under the Statistics of Trade Act 1947. Businesses are selected from the Inter-Departmental Business Register. Every company with more than 1,000 employees is surveyed. Sampling is random for businesses with fewer than 1,000 employees. The MWSS does not cover businesses with fewer than 20 employees, and so the very smallest businesses in the economy are not represented. The self-employed and government-supported trainees are also not surveyed.<br> <br>The major strength of the MWSS is that it provides comprehensive information on earnings, by industry. In terms of industrial coverage, information on all industries is collected, as defined by the Standard Industrial Classifications (1992). Information on both the public and private sectors is available.<br> <br> <i>Linking to other business studies</i><br>These data contain Inter-Departmental Business Register reference numbers. These are anonymous but unique reference numbers assigned to business organisations. Their inclusion allows researchers to combine different business survey sources together. Researchers may consider applying for other business data to assist their research.<br><br><span style="font-style: italic;">Latest edition information<br></span>For the twenty-fourth edition (January 2022), monthly data files for July, August and September 2021 have been added to the study.</p>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,001 |
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 découle