Enquête sur la dynamique du travail et du revenu, 2009 [Canada] : Fichier famille de recensement
Bibliographic record
Abstract
L'Enquête sur la dynamique du travail et du revenu (EDTR) ajoute une dimension nouvelle aux données d'enquête existantes en matière d'activité sur le marché du travail et de revenu : les changements qui touchent les personnes au cours d'une période donnée. Au coeur des objectifs visés par l'enquête, on trouve le désir de comprendre le bien-être économique des Canadiens : à travers quels changements économiques doivent passer les personnes et les familles, et quel rôle jouent à cet égard les changements touchant le travail rémunéré, la composition de la famille, la réception de paiements de transfert gouvernementaux, ou d'autres facteurs? Par son aspect longitudinal, l'enquête permet de percevoir ces faits concomitants et souvent reliés entre eux. L'EDTR a été la première enquête-ménage pouvant fournir des données nationales sur la stabilité du revenu d'une famille ou d'une personne type pendant une période de temps donnée. Elle permet ainsi de se faire une meilleure idée de la nature et de l'étendue du faible revenu au Canada. À l'aspect longitudinal s'ajoute l'aspect transversal des données: la source primaire au Canada pour les données sur le revenu et qui fournit de l'information supplémentaire aux données recueillies par l'Enquête sur la population active (EPA). Dans l'EDTR, l'accent est mis non pas tant sur les mesures statiques (transversales) que sur toute la gamme des transitions, des durées et des occurrences multiples (longitudinales) qui touchent la situation financière et d'emploi des personnes. Puisque la situation familiale, les études et le contexte démographique peuvent chacun jouer un rôle, l'enquête permet également d'obtenir des informations détaillées sur ces sujets. Des ministères et organismes fédéraux (Ressources humaines et Développement des compétences Canada, ministère des Finances, Société canadienne d'hypothèques et de logement, etc.) et des ministères provinciaux utilisent les données de l'enquête afin d'élaborer des politiques et des programmes sociaux. Des organismes non gouvernementaux, des sociétés d'experts-conseils privées et le milieu universitaire utilisent également les données de l'EDTR à des fins de recherche pour appuyer leurs positions et faire pression auprès des gouvernements en faveur de changements sociaux. Les particuliers et les familles peuvent utiliser les données pour comparer leurs gains et l'état de leurs revenus avec ceux de familles de composition semblable.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| 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".