L’estimation de l’emploi à partir de la distribution des établissements par taille
Bibliographic record
Abstract
La rareté des données est un problème endémique dans les recherches économiques appliquées à l’échelle régionale, a fortiori à l’échelle inframétropolitaine. Cet article discute trois méthodes pragmatiques d’estimation de l’emploi à partir de la distribution des établissements par taille : la méthode du point milieu de l’intervalle (méthode PM), le lissage lognormal et le lissage log-logistique. On compare les méthodes au moyen de deux ensembles de données : celles du Recensement des établissements et de l’emploi de Montréal de 1996 (Banque de Données et d’Information urbaine, INRS-Urbanisation et Ville de Montréal) et celles de Statistique Canada sur les industries manufacturières à deux chiffres de la Classification Type des Industries (CTI) au Québec en 1995. Les résultats montrent que les modèles lognormal et logistique sont nettement supérieurs à la méthode PM, notamment à cause du biais à la hausse inhérent à cette méthode.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".