Effectifs et consommation de carburant sur l'aviation civile, transporteurs aériens canadiens, niveaux I à III, annuel
Bibliographic record
Abstract
Données annuelles sur les effectifs et la consommation de carburant sur l'aviation civile. Les détails sur les effectifs incluent le nombre moyen d’employés et les dépenses des traitements et salaires, selon la catégorie d’emploi (total, nombre moyen d’employés, pilotes et copilotes, autre personnel navigant, employés de la gestion et administration générales, personnel d’entretien, personnel des services des aéronefs et du trafic, et tous les autres employés). Les détails sur la consommation de carburant incluent la quantité consommée et les dépenses de consommation, selon le type de carburant (total, carburant et huile, carburant à turbomoteurs, essence et tous les autres carburants et huiles). Les données portent sur les transporteurs aériens canadiens, niveaux I et II combinés, niveau III et niveaux I à III combinés. Les données sur les traitements et salaires sont exprimées en milliers de dollars; celles sur la consommation de carburant et d’huile, en milliers de litres; et celles sur les dépenses en carburant et huile, en milliers de dollars.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".