Capacites d'innovation: l'emploi en sciences et en genie au Canada et aux Etats-Unis
Bibliographic record
Abstract
Le présent article donne la comparaison de la taille et de la composition de l'emploi dans le secteur des sciences et du génie au Canada et aux États Unis. Nous examinons la part de l'emploi rémunéré et des gains tirés d'un emploi rémunéré imputables à la main d'oeuvre en sciences et en génie dans les deux pays. Nos totalisations font la distinction entre un groupe de base et un groupe connexe de travailleurs en sciences et en génie. Le groupe de base comprend les informaticiens, les spécialistes des sciences de la vie et sciences associées, les spécialistes des sciences physiques et sciences associées, les spécialistes des sciences sociales et sciences associées, et les ingénieurs. Le groupe connexe comprend les travailleurs du secteur de la santé, les directeurs des services de sciences et de génie, les technologistes et les techniciens des services de sciences et de génie, une catégorie résiduelle d'autres travailleurs en sciences et en génie et les enseignants du niveau postsecondaire en sciences et en génie. Nous examinons les parts de l'emploi et des gains des travailleurs en sciences et en génie au cours de la période allant de 1980 1981 à 2000 2001. Nous présentons des comparaisons détaillées par industrie pour 2000 2001.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".