Quelles entreprises ont des taux de vacance eleves au Canada
Bibliographic record
Abstract
Aucunes donnees mesurant directement le nombre d'emplois vacants au Canada ne sont recueillies depuis l'Enquete sur les postes vacants menee par Statistique Canada de 1971 a 1978. Nous tachons de combler cette lacune a l'aide de donnees provenant de l'Enquete sur le milieu de travail et les employes (EMTE). Nous examinons les facteurs determinants des postes vacants au niveau de l'emplacement. Nous constatons que les milieux de travail ayant des taux de vacance eleves entrent dans l'une de deux categories : 1) ceux qui innovent, emploient une main-d'oeuvre hautement qualifiee, adoptent de nouvelles technologies ayant pour effet d'accroitre les competences requises, sont appeles a soutenir une concurrence importante sur le plan international et se trouvent aux prises avec un marche du marche du travail local serre, et 2) ceux qui ne sont pas syndiques, menent des activites dans le secteur du commerce de detail et autres services aux consommateurs et ne font pas partie d'une entreprise a emplacements multiples. Par consequent, le secteur de la haute technologie n'affiche pas une part importante des postes vacants. Plus de 40 % de tous les postes vacants et 50 % des postes vacants a long terme se trouvent dans les secteurs du commerce au detail et autres services aux consommateurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".