Enquête sociale générale, cycle 29, 2015 [Canada] : L'emploi du temps, fichier principal
Bibliographic record
Abstract
Cette enquête suit l'évolution des habitudes liées à l'emploi du temps afin de mieux comprendre la façon dont les Canadiens utilisent et gèrent leur temps et saisir ce qui contribue à leur bien-être et à leur niveau de stress. Les données recueillies sont utilisées par les gouvernements dans la prise des décisions concernant l'attribution de fonds, l'établissement des priorités et la définition des sujets de préoccupation aux fins de la législation, des nouvelles politiques et des programmes. Les chercheurs et autres utilisateurs se servent des données afin d'informer la population générale du Canada sur la nature changeante de l'emploi du temps tel que: o Travaillons-nous trop d'heures et passons-nous trop de temps en navettage? o Avons-nous des horaires de travail flexibles? o Avons-nous suffisamment de temps pour pratiquer des sports, participer à des activités de loisirs ou faire du bénévolat? o Passons-nous suffisamment de temps de qualité avec nos enfants, notre famille et nos amis? o De quelle façon l'internet et les médias sociaux ont-ils changé notre manière d'employer notre temps? o Sommes-nous satisfaits de notre vie?
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.007 |
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".