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Record W6969486911 · doi:10.5683/sp3/hs7kol

Enquête sur la population active, janvier 1979 [Canada]

2023· dataset· fr· W6969486911 on OpenAlexaffabout

Bibliographic record

VenueBorealis · 2023
Typedataset
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicScientific Computing and Data Management
Canadian institutionsStatistics Canada
Fundersnot available
KeywordsPopulationResearch methodologyStatistical analysisSampling error

Abstract

fetched live from OpenAlex

Note : Étant donné que les valeurs manquantes n'apparaissent pas dans ces ensembles de données, toute forme de non-réponse (e.g. saut valide, indéterminé) ou ne sais pas/refus ne peuvent pas être codées comme manquantes. L'étiquette "Sysmiss" dans la section statistique indique le nombre de records non-réponse pour chacune des variables et la valeur "valide" dans la section des statistiques indique que le nombre de records de répondants pour chaque variable. Le nombre total de records pour chaque variable est compris dans les deux, soit le "Symiss" et dans les "valeurs valides" L'Enquête sur la population active (EPA) fournit des estimations de l'emploi et du chômage, lesquelles figurent parmi les mesures les plus actuelles et les plus importantes de la performance de l'économie canadienne. Parmi les principales séries de données économiques mensuelles, les estimations axées sur l'EPA sont les premières à être rendues publiques, les résultats de l'enquête étant diffusés 13 jours seulement après la fin de la collecte des données. L'Enquête canadienne sur la population active a été conçue à la suite de la Deuxième Guerre mondiale pour répondre à un besoin en données fiables et à jour sur le marché du travail. Était alors requise, de façon urgente, de l'information concernant les changements radicaux qu'avait entraînés pour le marché du travail la transition d'une économie de guerre à une économie de paix. L'EPA a pour objectif de répartir la population en âge de travailler en trois catégories qui s'excluent mutuellement, à savoir celles des personnes occupées, des chômeurs et des inactifs, ainsi que de fournir des données descriptives et explicatives sur chacune de ces catégories. Les données de l'EPA sont utilisées pour produire le très connu taux de chômage ainsi que d'autre indicateurs de base du marché de travail tel que le taux d'emploi et le taux d'activité. En plus, l'EPA procure également des estimations de l'emploi selon la branche d'activité, la profession, le nombre d'heures travaillées et davantage. Il est possible de croiser ces séries selon une variété de caractéristiques démographiques. Des estimations sont diffusées pour le Canada, les provinces, les territoires et pour plusieurs régions infraprovincial. Pour les employés, des séries sur les salaires, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi et la taille du lieu de travail sont également disponibles. Ces données sont utilisées par les différents paliers de gouvernements pour évaluer et planifier les programmes d'emploi au Canada. Les taux de chômage régionaux sont utilisés par Développement des ressources humaines Canada pour déterminer l'admissibilité au régime d'Assurance-emploi, de même que le niveau et la durée des prestations pour les personnes qui vivent à l'intérieur d'une région d'assurance-emploi donnée. Ainsi, les données sont utilisées par les économistes du marché du travail, les analystes, les consultants, les planificateurs, les prévisionnistes ainsi que les universitaires et ce, autant du secteur public que privé.

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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
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 score0.224
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0030.002
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.004

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.

Opus teacher head0.065
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.274 · 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

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Published2023
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