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Record W6913167858 · doi:10.5683/sp3/feu4vo

Enquête sur les voyages des résidents du Canada, 2017 : fichier des personnes, décembre

2018· dataset· fr· W6913167858 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueBorealis · 2018
Typedataset
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsStatistics Canada
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisCONQUESTEconomic shortageIdentity (music)

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'Enquête sur les voyages des résidents du Canada (EVRC) constitue une importante source de données permettant de mesurer l'importance et l'état de l'industrie touristique canadienne. Elle a été mise sur pied afin de mesurer le volume, les caractéristiques et l'impact économique des voyages intérieurs. Cette enquête remplace l'Enquête sur les voyages des Canadiens (EVC) depuis le début de 2005.Vu les changements apportés aux définitions et au questionnaire, les estimations de voyages intérieurs se rapprocheront des directives internationales recommandées par l'Organisation mondiale du tourisme (OMT) et la Commission statistique des Nations Unies. En 2011, l'EVRC a subi un remaniement. Veuillez consulter le document « Différences entre l'EVRC remaniée de 2011 et l'EVRC de 2010 » pour une explication des différences entre l'EVRC de 2006-2010 et l'EVRC de 2011. L'EVRC est parrainée par Statistique Canada, Destination Canada, les gouvernements provinciaux et des organismes municipaux du tourisme. Elle mesure l'ampleur des voyages intérieurs au Canada, du point de vue de la demande. L'enquête vise à recueillir de l'information sur le volume de voyages et des dépenses des résidents du Canada selon l'origine du voyage, la destination, la durée, le type d'hébergement utilisé, le but du voyage, le moyen de transport, etc., à recueillir de l'information sur l'incidence des voyages et fournir le profil sociodémographique des voyageurs et des non-voyageurs. Les estimations permettent d'effectuer des analyses sur une base trimestrielle à l'échelle nationale et provinciale (à divers degrés de précision) concernant les informations suivantes : - nombre total de voyages d'un même jour et d'une nuit ou plus effectués par les résidents du Canada et dont la destination était au Canada; - visites d'un même jour et d'une nuit ou plus au Canada; - raison principale du voyage et activités principales effectuées pendant le voyage; - dépenses effectuées pour les voyages d'un même jour et d'une nuit ou plus au Canada par les résidents du Canada, au total et selon la catégorie de dépenses; - moyens de transport utilisés pendant le voyage (principal/autre); - visites-personnes, visites-ménages, dépenses totales et par catégorie de dépenses pour chaque endroit visité au Canada; - nuitées-personnes et nuitées-ménages passées à chaque endroit visité au Canada, au total et selon le type d'hébergement utilisé; - utilisation de forfaits de voyage et dépenses qui y sont associées et personne ou organisme ayant payé les coûts du voyage (ménage, gouvernement, employeur privé); - caractéristiques démographiques des adultes qui ont effectué des voyages et ceux qui n'en n'ont pas effectués; - composition du groupe des voyageurs. Les principaux utilisateurs des données de l'EVRC sont Statistique Canada, Destination Canada, les provinces et les bureaux de tourisme. Les médias, les entreprises, les consultants, de même que les chercheurs comptent parmi les autres utilisateurs.

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)0.003
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 score0.036
Threshold uncertainty score0.264

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.007
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.251
Teacher spread0.223 · 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
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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