MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6976497272 · doi:10.6068/dp160858201353

Trend 07/2007 - 07/2010. Bureau of Labor Statistics. National Compensation Survey [Archive]: Civilian Workers - Hourly Mean Earnings | Country: USA | Labor Metric: All workers | Industry: All workers | Occupation: Marriage and family therapists, 07/2007-07/2010. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 002-023-003.

2017· other· en· W6976497272 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsMetropolitan areaWages and salariesSample (material)IncentiveCompensation of employeesPaymentWorkers' compensationQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bureau of Labor Statistics (2017). National Compensation Survey [Archive]: Civilian Workers - Hourly Mean Earnings | Country: USA | Labor Metric: All workers | Industry: All workers | Occupation: Marriage and family therapists, 07/2007-07/2010. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 002-023-003. Dataset: Presents estimates of hourly mean earnings of civilian workers in the United States, in total and for select metropolitan and nonmetropolitan areas. Estimates are segmented by union vs nonunion, full- vs part-time, and time vs incentive status of workers, and by industry and occupation. The civilian sector, by survey definition, excludes federal government, agricultural, and household workers. Reports data from the National Compensation Survey (NCS) on occupational earnings of workers in the United States, 2007-2010. Statistics are provided for select metropolitan and nonmetropolitan areas, and the nation. The estimates originate from the NCS Locality Pay Survey data, weighted to represent the nation as a whole, and include pay for workers in major sectors (civilian, private, state and local government) and by various occupational and establishment characteristics. Earnings are defined as regular payments from the employer to the employee as compensation for straight-time hourly or salaried work. The data are collected by BLS field economists on a probability sample of establishments selected using a 3-stage stratified design. The NCS sample is classified by the 2007 North American Industry Classification System (NAICS) and occupations are classified using the 2000 Standard Occupational Classification (SOC) system. With the enactment of the federal government's 2011 budget, the Locality Pay Survey (LPS) portion of the National Compensation Survey (NCS) was eliminated. The Bureau of Labor Statistics now provides data on wage data by occupations using data from the Occupational Employment Statistics and NCS programs. Category: Population and Income, Labor and Employment Source: Bureau of Labor Statistics The Bureau of Labor Statistics (BLS) of the United States Department of Labor is the principal fact-finding agency for the federal government in the broad field of labor economics and statistics. The BLS is an independent national statistical agency that collects, processes, analyzes, and disseminates essential statistical data to the American public, the US Congress, other federal agencies, state and local governments, business, and labor. The BLS also serves as a statistical resource to the Department of Labor. http://www.bls.gov/ Subject: Civilian Personnel, Civilian Labor Force, Civilian Employment, Earnings, Wages, Hourly Work

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,012

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData PlanetTravaux en français237 207