Sondage auprès des fonctionnaires fédéraux, 2017 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
Le Sondage auprès des fonctionnaires fédéraux (SAFF) a été mené tous les trois ans depuis 1999 afin de recueillir le point de vue des employés sur différents aspects de la main-d'oeuvre, du milieu de travail et du leadership, offrant des renseignements sur la mobilisation des employés, la gestion du rendement, le perfectionnement professionnel ainsi que l'équité et le respect en milieu de travail. Les résultats du sondage fournissent des renseignements essentiels pour le Cadre de responsabilisation de gestion et orientent l'élaboration des politiques touchant les valeurs et l'éthique, les langues officielles, la dotation, la formation et d'autres secteurs de gestion des personnes. Les résultats du sondage informent les gestionnaires et les employés des points forts et des points à améliorer à tous les niveaux de l'organisation. Les résultats contribuent à la compréhension des enjeux de gestion des personnes, menant à des plans d'action pouvant avoir une incidence positive sur le milieu de travail. Les résultats servent également de plateforme afin de mettre en place et de maintenir le dialogue sur les principaux enjeux de gestion des personnes.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 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) | 0.023 | 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".