Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation, 2007 [Canada] : Composante détails sur les dons
Bibliographic record
Abstract
L'Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation (ECDBP) est l'un des éléments de l'Initiative sur le secteur bénévole et communautaire, menée conjointement par l'administration fédérale et le secteur bénévole et communautaire. En 1997, l'Enquête nationale sur le don, le bénévolat et la participation (ENDBP) a brossé le premier tableau détaillé des contributions que se sont faites les Canadiens en donnant de leur temps et de leur argent. En 2001, l'administration fédérale a financé la mise en oeuvre d'un programme d'enquête permanent sur le don de bienfaisance, le bénévolat et la participation au sein de Statistique Canada. On a rebaptisé l'enquête « Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation » (ECDBP) pour la distinguer d'enquêtes semblables menées dans d'autres pays. Les données de l'Enquête canadienne sur le don, le bénévolat et la participation (ECDBP) de 2007 sont réparties entre deux fichiers, soit le fichier principal des réponses (MAIN.TXT), et le fichier sur les donateurs (GS.TXT). L'ECDBP de 2007 a été menée par Statistique Canada dans les provinces et les territoires du 10 septembre au 8 décembre 2007.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
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".