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Enregistrement W7108212209 · doi:10.5683/sp3/6sppbn

Enquête canadienne sur le logement, 2022

2025· dataset· W7108212209 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic policyPanama canalPublic investment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'Enquête canadienne sur le logement (ECL) fournit des renseignements sur ce que les Canadiens ressentent à propos de leur logement et de la manière dont leur logement les touche. Des renseignements sont recueillis sur les besoins impérieux en matière de logement, les caractéristiques du logement et le mode d'occupation du logement, les perceptions des difficultés économiques associées au coût du logement, les paiements de pensions alimentaires pour les enfants, la satisfaction à l'égard du logement et du quartier, les perceptions des problèmes liés au quartier et de la sécurité du quartier, les déménagements, y compris les déménagements forcés, l'engagement communautaire, la satisfaction à l'égard de la vie et de la communauté, la santé autoévaluée, l'expérience en matière d'itinérance, les caractéristiques sociodémographiques et l'accès aux transports. Le logement social et abordable (LSA) représente un élément important du parc de logements qui procure un logement aux personnes dans le besoin. L'ECL vise à fournir des statistiques détaillées et précises sur les ménages dans les LSA en suréchantillonnant cette sous-population. L'ECL de 2022 a été menée dans les 10 provinces.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,011

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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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