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Record W6894319108 · doi:10.5683/sp3/7ztozq

Enquête sur les voyages internationaux, 1997: voyages des visiteurs des É.-U. et d’outre-mer au Canada [Canada]

2025· dataset· fr· W6894319108 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2025
Typedataset
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeIle de franceStatistical analysisPacific ocean

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'Enquête par questionnaires à retourner par la poste et l'Enquête sur les départs aériens (EDA) sont des composantes qui s'inscrivent dans le programme de l'EVI (voir la section «Activité statistique» ci-dessous) avec la composante enquête sur le dénombrement à la frontière (numéro d'enregistrement 5005). Cette enquête menée par Statistique Canada est en cours depuis 1972 afin d'établir la balance des paiements (BDP) du Système de comptabilité nationale du Canada. L'enquête recueille toute une gamme de statistiques sur les voyageurs internationaux, telles que des caractéristiques précises de leur voyage comme les dépenses, les activités, les endroits visités et la durée du séjour. Les données annuelles paraissent un an après la fin de l'année de référence; voir la rubrique "Le Quotidien" au menu latéral. L'enquête est administrée sous le Programme de l'Enquête sur les voyages internationaux (EVI). Statistique Canada mène l'EVI depuis les années 1920 pour répondre aux besoins du Système de comptabilité nationale du Canada (Balance des paiements (BDP)). Au fil des ans, le besoin de données sur les caractéristiques détaillées des voyageurs pour les études de marché et la planification dans l'industrie du tourisme a été graduellement intégré au Programme EVI. 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.

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)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.026
Threshold uncertainty score0.187

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.016
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.244 · 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 designObservational
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
Published2025
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