Enquête sur la couverture de l'assurance-emploi, 2020 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
L’enquête sur la couverture de l’assurance-emploi (ECAE) vise principalement à évaluer le rendement du régime d'assurance emploi, en déterminant le nombre de personnes protégées par le régime et la proportion de gens recevant des prestations de même qu’en cernant les groupes n'ayant pas accès à l’assurance emploi. Les données servent à mesurer la couverture de la population canadienne par l’assurance-emploi et le rôle que jouent les prestations d’assurance-emploi dans la contribution au revenu personnel et au revenu du ménage en période de chômage ou de sous-emploi. Les chômeurs, les personnes qui travaillent (p. ex. les prestataires qui ont un revenu) et les personnes classées inactives par l’Enquête sur la population active (EPA) font l’objet d’une analyse sur le sujet. Un nombre important de personnes des deux derniers groupes reçoivent aussi des prestations d’assurance-emploi. Les facteurs cités le plus souvent pour expliquer les écarts de couverture d’assurance-emploi sont les suivants : inadmissibilité à l’assurance-emploi, prestations épuisées, en période d’attente après une cessation d’emploi, ou aucune demande de prestation d’assurance-emploi. L’ampleur de ces facteurs et d’autres facteurs, ainsi que leurs liens avec les caractéristiques personnelles, les cycles saisonniers et économiques, et les régions du Canada peuvent être examinés à l’aide de la présente enquête pour améliorer notre compréhension des raisons pour lesquelles certains chômeurs ne reçoivent pas de prestations d’assurance-emploi. Les analystes seront en mesure d'observer les caractéristiques et la situation des gens non protégés par le régime d'assurance emploi et des personnes ayant épuisé leurs prestations, l'intensité avec laquelle les chômeurs font des démarches pour trouver un emploi, les attentes à l'égard d'un rappel au travail ainsi que le recours à des sources de revenu de remplacement. Les données de l’enquête concernant les prestations de maternité et les prestations parentales permettent de répondre aux questions sur le nombre de mères d’un enfant en bas âge qui ont reçu ces prestations, les raisons pour lesquelles elles n’en reçoivent pas et le partage des prestations parentales avec leur conjoint. L’enquête permet aussi d’examiner le choix du moment du retour au travail et les circonstances s’y rattachant, ainsi que le caractère adéquat du revenu des ménages ayant de jeunes enfants, et plus encore.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".