Enquête nationale sur le don, le bénévolat et la participation, 2000 : composante détails sur les dons [Canada]
Bibliographic record
Abstract
L'ENDBP a été élaborée grâce à un partenariat de ministères fédéraux et d'organismes du secteur bénévole, dont l'Agence de la santé publique du Canada, Bénévoles Canada, Imagine Canada, Patrimoine canadien, Ressources humaines et Développement social Canada, Santé Canada ainsi que Statistique Canada. L'objectif de l'enquête consistait à mieux comprendre comment les Canadiens viennent en aide aux individus et aux collectivités, de leur propre initiative ou en participant aux activités d'organismes sans but lucratif et de bienfaisance. Aux fins de cette enquête, on a demandé aux répondants à l'enquête comment ils donnent de l'argent et d'autres ressources à des organismes; ils donnent de leur temps afin d'aider d'autres personnes et d'améliorer leur collectivité; et ils prennent part à des pratiques qui donnent un sens concret à la notion de citoyenneté active. Bien que l'ECDBP de 2004 a recueilli des données dans toutes les provinces et dans tous les territoires, le fichier de microdonnées à grande diffusion comprend seulement les données provinciales. La population cible pour la composante provinciale de l'enquête était toutes les personnes de 15 ans et plus, résidant dans les dix provinces canadiennes, à l'exclusion des résidents à plein temps en institution.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".