Enquête sur l'information financière des universités et collèges, 1971-2021 [Canada] [Excel]
Bibliographic record
Abstract
L'Enquête sur l'information financière des universités et collèges vise à recueillir des renseignements financiers (revenus et dépenses) sur l'ensemble des universités et des collèges conférant des diplômes au Canada. Cette information aide à mieux saisir la situation financière pour ce niveau d'éducation. Cette enquête classifie les sources de revenus reçus (subventions, frais, dons et revenus de placement), par fonds tels que : fonctionnement général, recherche subventionnée et immobilisations. Les dépenses incluent le fonctionnement général, l'objectif spécifique et fiducie, la recherche subventionnée, les entreprises auxiliaires et les immobilisations. Les dépenses de fonctionnement général incluent les salaires et traitements, le matériel et fournitures, les services publics, les services contractuels ainsi que les bourses d'études, bourses d'entretien et prix. Ces dépenses peuvent également être classifiées par fonction (enseignement et recherche non subventionnée, bibliothèque, bâtiments et terrains et services aux étudiants). Accédez aux données ici
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.086 | 0.019 |
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".