Tableaux symétriques d'entrées-sorties provinciaux, 2022 [Canada]
Bibliographic record
Abstract
La Division des comptes des industries de Statistique Canada publie annuellement des tableaux provinciaux des ressources et des emplois. Bien que ces tableaux industrie par produit reflètent assez fidèlement les transactions économiques réelles, certains types d’analyse et de modélisation requièrent des tableaux d’entrées-sorties symétriques industrie par industrie. Les tableaux symétriques provinciaux industrie par industrie montrent les transactions interindustrielles, c’est-à-dire tous les achats d’une industrie auprès de toutes les autres industries, y compris les dépenses relatives aux importations et aux sorties de stocks ainsi que toutes les dépenses liées aux intrants primaires. De même, les tableaux symétriques provinciaux de la demande finale montrent tous les achats faits par une catégorie de demande finale auprès de toutes les autres industries, y compris les dépenses relatives aux importations et aux sorties de stocks ainsi que toutes les dépenses liées aux impôts indirects. Ces tableaux sont offerts au niveau détail et aux niveaux d’agrégation Lien-1997, Lien-1961 et Sommaire. Pour connaître l’explication de la méthodologie utilisée, l’utilisateur est invité à communiquer avec la Division des comptes des industries de Statistique Canada.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".