L'integration des comptes canadiens de productivite au Systeme de comptabilite nationale : situation actuelle et defis a venir
Bibliographic record
Abstract
Un organisme de statistique est appelé à relever plusieurs défis lorsqu'il élabore des comptes de productivité. Pour mesurer la productivité, il faut comparer la production et les facteurs de production ou intrants. Durant les 40 dernières années, les économistes qui utilisent les données ont demandé un ensemble de plus en plus détaillé et précis de mesures de la productivité. Alors qu'ils se contentaient au début de simples rapports de la production à l'emploi, ils exigent maintenant des mesures de la productivité multifactorielle (productivité totale des facteurs) qui tiennent compte des facteurs travail et capital, du changement sur le plan de la composition de l'un et de l'autre et des corrections des prix en fonction de l'évolution de la qualité des produits. Le défi qui se pose pour les utilisateurs des mesures de la productivité tient aux nombreuses séries de données que possèdent souvent les organismes de statistique et que les personnes de l'extérieur peuvent consulter de façon ponctuelle pour produire des estimations de la productivité; toutefois, ces séries peuvent donner lieu à des estimations contradictoires. Pour régler les problèmes de « divergence », l'organisme de statistique doit rassembler les données dans un seul cadre cohérent et uniforme. À cette fin, il peut élaborer un ensemble de comptes de productivité qui font partie d'un système intégré de comptabilité nationale. La création d'un ensemble de comptes de productivité intégrés présente tout un défi pour l'organisme de statistique. Il faut créer des données sur la production et les facteurs de production qui sont à la fois compl&egrav
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 | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".