Enquête sur les dépenses des ménages, 2006 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
<p>L'Enquête sur les dépenses des ménages 2006 fut menée de janvier à mars 2007. Les renseignements sur les habitudes de dépenses, les caractéristiques du logement et l’équipement ménager des ménages canadiens pendant l’année 2006 ont été obtenus en demandant aux gens dans les 10 provinces.de se rappeler les dépenses engagées au cours de l’année civile précédente (pour les habitudes de dépenses) ou l’information à la date de l’interview (pour les caractéristiques du logement et l’équipement ménager).</p> <p>Depuis l’EDM de 2006, la date de référence est celle de l’interview – et non pas le 31 décembre de l’année de référence – dans le cas de la composition du ménage, du mode d’occupation et des caractéristiques du logement et de l’équipement ménager. On a écarté la distinction entre les ménages et leurs membres en occupation toute l’année et une partie de l’année. Les données sur les dépenses sont recueillies à l’égard de l’année de référence pour tous les membres du ménage présents à la date de l’interview.</p> <p>Par ailleurs, des vérifications automatiques intégrées au questionnaire électronique ont remplacé, pour l’année de référence 2006, les contrôles d’équilibre et les vérifications dans les bureaux régionaux qui se faisaient auparavant.</p>
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".