Enquête sur le service téléphonique résidentiel, décembre 2004 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
Le Centre de ressources Stentor Inc. a demandé à Statistique Canada de mener une enquête qui permette de surveiller le taux de pénétration du service téléphonique au Canada. L'enquête sert à déterminer si les répondants ont ou non une ligne téléphonique dans leur résidence et, si non, les raisons pour lesquelles ils n'en ont pas. Les caractéristiques sur le revenu des ménages interviewés sont également consignées. La gestion de l'enquête est passée de Stentor à Bell Canada à l'automne 1998. La capacité supplémentaire de l'Enquête sur la population active (EPA) est utilisée pour mener cette enquête semestrielle. On contacte un échantillon d'environ 44 000 répondants dans cette enquête (cinq des six groupes de renouvellement). Les données de l'enquête sont recueillies à l'aide de la méthode d'interview assistée par ordinateur (IAO). La première collecte des données a eu lieu au cours de la semaine de l'EPA de novembre 1996. Ce fichier de microdonnées est mis à jour deux fois par année et contient les variables de l'enquête en plus de variables géographiques de l'EPA (province, région métropolitaine de recensement, répartition urbaine et rurale). Aucune autre variable de l'EPA n'est ajoutée au fichier.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".