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Record W6894296684 · doi:10.5683/sp3/q4e6rg

Enquête sur les voyages internationaux, 2002: Voyages des résidents d'outre-mer au Canada

2023· dataset· fr· W6894296684 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2023
Typedataset
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMeteorological satelliteWestern europeStatistical analysis

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'enquête sur les voyages internationaux (EVI) est une enquête permanente que Statistique Canada mène depuis 1920 pour répondre aux besoins du Système de comptabilité nationale du Canada (Balance des paiements (BP)). Au fil des ans, le besoin de données sur les caractéristiques détaillées des voyageurs pour les études de marché et la planification industrielle a été graduellement intégrée à l'enquête. Aujourd'hui, l'EVI offre une gamme complète de statistiques sur le nombre des voyageurs internationaux, avec caractéristiques détaillées de leurs voyages comme les dépenses, les activités les lieux visités et la durée du séjour. L'EVI couvre à la fois les résidents canadiens qui reviennent de voyages à l'étranger et les visiteurs internationaux au Canada. L'EVI ne fait pas que répondre aux besoins de la BP : elle est aussi utilisée par le Compte satellite du tourisme (CST), les Douanes canadiennes, la Commission canadienne du tourisme (CCT), les organismes provinciaux du tourisme, le Département du Commerce des États-Unis et un certain nombre d'industries du secteur prié. L'EVI set aussi à faire rapport aux organismes internationaux comme l'Organisation mondiale du tourisme (OMT) l'Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) et l'Association de tourisme du Pacifique-Asie (ATPA).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.023
Threshold uncertainty score0.166

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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