Enquête sur la population active, septembre 2025 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
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 l'industrie, la profession, les secteurs publics et privés, 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 infraprovinciales. Pour les employés, des données sur les salaires, la couverture syndicale, la permanence de l'emploi et la taille de l'établissement 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 Emploi et Développement social 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. Les données sont utilisées par les analystes du marché du travail, les économistes, les consultants, les planificateurs, les prévisionnistes ainsi que les universitaires et ce, autant du secteur public que privé. Activité statistique Ensemble, quatre programmes statistiques brossent un portrait plus complet des événements actuels liés au marché du travail. Il s'agit de l'Enquête sur la population active (EPA), de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH), des Statistiques de l'assurance-emploi (SAE) et de l'Enquête sur les postes vacants et les salaires (EPVS). Chaque mois, l'EPA fournit des données actuelles sur le marché du travail, dont le taux de chômage, et une analyse démographique. Plus tard, le rapport de l'EERH présente des données plus détaillées sur l'emploi et la rémunération de l'industrie non agricole, et l'EPVS présente des données sur les indicateurs préliminaires sur les postes vacants. Les SAE fournissent beaucoup de détails sur les prestations d'assurance-emploi selon la région géographique, les caractéristiques sociodémographiques et la profession antérieure. Chaque trimestre, l'EPVS fournit des renseignements détaillés sur les postes vacants selon la profession et la région économique.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".