Enquête sur les voyages internationaux, 2002: Voyages des résidents des États-Unis au Canada
Bibliographic record
Abstract
L’enquête sur les voyages internationaux (EVI) est une enquête permanente menée par Statistique Canada depuis 1920 afin d’établir la balance des paiements du Système de comptabilité nationale du Canada (BDP). Avec les années, diverses questions portant sur des caractéristiques précises des visiteurs se sont ajoutées à l’enquête à des fins d’études de marché et de planification sectorielle. De nos jours, l’EVI comporte toute une gamme de statistiques sur le volume des visiteurs internationaux et sur des caractéristiques précises de leurs voyages comme leurs dépenses, leurs activités, les endroits visités et la durée de leur séjour. L’EVI porte à la fois sur les Canadiens qui reviennent de voyages à l’extérieur du Canada et sur les visiteurs internationaux au Canada. En plus de répondre aux exigences de la BDP, les données recueillies par l’EVI sont utilisées par le Compte satellite du tourisme (CST), l’Agence des douanes et du revenu du Canada (ADRC), la Commission canadienne du tourisme (CCT), des organismes provinciaux de tourisme, le département du commerce des États-Unis et de nombreuses entreprises privées. Elles servent également à faire rapport à des organismes internationaux tels que l’Organisation mondiale du tourisme (OMT), l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) et l’Association de tourisme du Pacifique-Asie (ATPA).
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".