Bibliographic record
Abstract
Résumé Pour relever en partie les défis lancés à la recherche canadienne sur les politiques publiques, un groupe de travail mixte réuni par le Conseil de recherches en sciences humaines ( crsh ) et Statistique Canada a proposé la création d’un réseau de Centres de données de recherche ( cdr ), qui est né officiellement en décembre 2000 avec l’ouverture du cdr de l’université McMaster, à Hamilton (Ontario). Les cdr se répartissant dans tout le pays, les chercheurs n’ont plus besoin d’aller à Ottawa pour consulter les fichiers de Statistique Canada. L’administration des cdr se conforme néanmoins à toutes les règles de confidentialité établies par la loi canadienne sur la statistique. Les cdr répondent, sur un même site, à une double nécessité : ils facilitent l’accès à des microdonnées détaillées indispensables pour mener certaines recherches essentielles en sciences sociales, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des informations fournies par les Canadiens.
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 | 0.056 | 0.125 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.015 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.006 |
| Open science | 0.007 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.015 |
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".