Enquête canadienne sur les capacités financières, 2008
Bibliographic record
Abstract
Il s'agit de la première Enquête canadienne sur les capacités financières (ECCF). Cette enquête est devenue nécessaire du fait de l'évolution de la situation économique, de la variété et de la complexité des produits financiers disponibles et de la nécessité d'établir des données de base. L'ECCF a été tenue entre février et mai 2009, avec comme objectif d'élaborer une base de données statistiques comportant des estimations au sujet des capacités financières. Le but visé par l'enquête est de recueillir des données qui montreront le degré de connaissances des Canadiens en matière de décisions financières. De façon plus particulière, l'enquête jettera de la lumière sur les connaissances, les capacités et les comportements des Canadiens en ce qui a trait à la prise de décisions financières; autrement dit, la façon dont les Canadiens comprennent leur situation financière, les services financiers qui sont mis à leur disposition et leurs plans pour l'avenir. L'enquête est conçue pour recueillir des données concernant les approches des répondants en ce qui a trait à la gestion de l'argent au quotidien et à l'établissement d'un budget, à la gestion de l'argent à plus long terme et à la planification financière en général. Les données de l'enquête ont été recueillies auprès de Canadiens de 18 ans et plus dans les dix provinces. L'objectif fondamental de l' Enquête canadienne sur les capacités financières (ECCF) est de mieux comprendre les connaissances, les préférences et les besoins financiers des Canadiens. De façon plus particulière, l'enquête permettra de recueillir des données sur les connaissances et la compréhension des Canadiens en matière financière, leurs capacités financières (capacité d'appliquer les connaissances et de prendre des décisions financières) et leurs responsabilités financières (comportement dans le domaine des finances). Les renseignements obtenus à partir de l'ECCF aideront les gouvernements et l'industrie à mieux comprendre les connaissances et les comportements des Canadiens en ce qui a trait à leur participation aux marchés de services financiers et aux divers programmes gouvernementaux conçus pour faciliter la planification financière pour les études et la retraite, par exemple, les régimes enregistrés d'épargne-études (REEE), les régimes enregistrés d'épargne-retraite (REER) et les programmes comme le Supplément de revenu garanti (SRG) et le Régime de pensions du Canada (RPC) ou la Régie des rentes du Québec (RRQ).
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 | 0.006 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
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".