MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6932109134 · doi:10.5683/sp3/wopuf5

Enquête sur les voyages internationaux, 2014: Voyages des visiteurs au Canada [Canada]

2023· dataset· fr· W6932109134 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2023
Typedataset
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEuropean commissionWestern europePublic fund

Abstract

fetched live from OpenAlex

<p>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.</p> <p>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 services frontaliers du Canada (ASFC), 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).</p>

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.163
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBorealisSame topicPrenatal Screening and DiagnosticsFrench-language works237,207