MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7101707262 · doi:10.5683/sp3/aucfmc

Enquête sur la population active, septembre 2025 [Canada]

2025· dataset· W7101707262 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueBorealis · 2025
Typedataset
Language
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBioactive natural compounds
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationPublicsResearch methodologyPublic investment

Abstract

fetched live from OpenAlex

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. <br> <br> 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. <br> <br> <b>Activité statistique</b> <br> 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. <br> <br>

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.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
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 score0.087
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.007
GPT teacher head0.253
Teacher spread0.246 · 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