Indicateurs de performance financière des entreprises canadiennes, 2000-2002
Bibliographic record
Abstract
Voici les Indicateurs de performance financière des entreprises canadiennes, un ouvrage de référence qui fait autorité et qui présente les ratios financiers principaux par branche d’activité. Cet ouvrage est fondé sur des données à jour, fiables et complètes sur les entreprises canadiennes provenant des bases de données d’états financiers de Statistique Canada. Les IPF sont fondés sur des données à jour, fiables et exhaustives concernant les entreprises canadiennes; ces données sont tirées des bases de données de Statistique Canada sur les états financiers. Cet ensemble de données permet aux utilisateurs de comparer le rendement de leur entreprise à celui de leur branche d'activité en ce qui a trait à la rentabilité, au rendement et au risque d'entreprise. Les IPF peuvent aussi servir aux comparaisons entre branches d'activité. Ces ratios peuvent facilement être transférés dans les formats Excel et Lotus. Le volume 1 porte sur les moyennes et les grandes entreprises constituées en sociétés des secteurs financiers et non financiers, à l'échelle nationale, dont le chiffre d'affaires annuel dépasse 5 millions de dollars. Le volume 2 porte sur les moyennes entreprises constituées en sociétés du secteur non financier, à l'échelle nationale, dont le chiffre d'affaires annuel se situe entre 5 millions et 25 millions de dollars. Le volume 3 porte sur les petites entreprises constituées en sociétés du secteur non financier, aux échelles nationale, régionale, provinciale et territoriale, dont le chiffre d'affaires annuel se situe entre 30 000 $ et 5 millions de dollars. Cet ensemble de données offre des données pour trois années de référence (2000, 2001 et 2002). Il offre toute une gamme de ratios financiers et un bilan sous forme de pourcentages par secteur et par branche d'activité au Canada. Les estimations compilées sont basées sur le Système de classification des industries de l'Amérique du Nord (SCIAN 2002).
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".