Enquête canadienne sur le revenu, 2018 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
L'Enquête canadienne sur le revenu (ECR) a été mise en place à partir de l'année de référence 2012. L'ECR est une enquête transversale ayant pour but de dresser un portrait du revenu et des sources de revenu des Canadiens, selon leurs caractéristiques personnelles et celles de leur ménage. Il s'agit d'un court questionnaire administré à un sous-échantillon de répondants à l'Enquête sur la population active (EPA). Dans le cadre de l'enquête, on recueille de l'information sur l'activité sur le marché du travail, la fréquentation scolaire, les paiements de pension alimentaire, les frais de garde d'enfants, les transferts entre ménages, le revenu personnel, la sécurité alimentaire et les caractéristiques et les coûts du logement. À ce contenu s'ajoutent des renseignements tirés de l'EPA sur les caractéristiques personnelles et familiales (p. ex., âge, niveau de scolarité, type de famille). Des données fiscales sur le revenu et les sources de revenu sont également combinées aux données d'enquête (Statistique Canada, 2018).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".