Base de données sur le travail dans l'Entre-deux-guerres, 1919-1944 [Canada][Excel]
Bibliographic record
Abstract
Depuis la Deuxième Guerre mondiale, le Canada a recueilli beaucoup de données sur le marché du travail pour suivre l’évolution de l’emploi. L’une des sources importantes a été l’Enquête sur la population active (EPA), qui sert à recueillir des renseignements provenant d’un échantillon de ménages canadiens. Avant 1945, il existait certaines données sur le travail, la plupart remontant à la Première Guerre mondiale. Malheureusement, elles provenaient d’une diversité de sources liées à des concepts statistiques différents et elles ne portaient que sur certains segments du marché du travail. Comme il est impossible de recueillir des statistiques de façon rétroactive, la qualité des données entre les deux guerres ne correspond pas à celle de l’information recueillie depuis 1945. Toutefois, les techniques informatiques modernes dont ne disposaient pas les premiers statisticiens peuvent nous éclairer sur la conjoncture économique d’une époque plus ancienne. Dans la Base de données sur le travail dans l’Entre-deux-guerres (BDTE), nous cherchons à intégrer des données antérieures dans une série statistique, ce qui devrait nous donner l’image la plus complète possible de la conjoncture économique devant laquelle se trouvaient les travailleurs canadiens de 1919 à 1944. Ce document doit servir d’appoint au classeur Excel appelé «ILD(full)fr», qui contient les sources et les calculs détaillés. Ce fichier est destiné aux utilisateurs qui veulent examiner les méthodes qui ont servi au calcul des données de la BDTE. Il est également possible d’utiliser le fichier pour mettre à l’essai d’autres façons de procéder ou d’en utiliser le contenu comme point de départ pour des travaux ultérieurs. Le fichier contient de la documentation et une macrocommande pour de nouveaux calculs. Les résultats de la BDTE sont également présentés dans un format plus simple : le fichier «ILDdata(small)fr» contient les derniers résultats seulement, par mois et par province, ce qui peut mieux répondre aux besoins de ceux qui s’intéressent seulement aux résultats.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.027 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".