Produire des heures travaillees pour le SCN afin de mesurer la productivite: l'experience canadienne
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objectif de décrire brièvement la méthodologie actuellement utilisée pour produire le volume annuel d'heures travaillées conforme au Système de comptabilité nationale (SCN) . Ces données servent d'entrées de travail dans les mesures annuelles et trimestrielles de la productivité du travail et dans les mesures annuelles de la productivité multifactorielle. À cette fin, ces heures travaillées sont décomposées par niveau d'éducation et par groupe d'âge afin de tenir compte des changements dans la composition de la main-d'oeuvre. Elles servent également à calculer la rémunération horaire et le coût unitaire de main-d'oeuvre, à produire des simulations du modèle des entrées-sorties du SCN et en tant qu'intrants de main-d'oeuvre dans la plupart des comptes satellites du SCN (c.-à-d. environnement, tourisme).
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".