MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7106581454 · doi:10.5683/sp3/dhaxaj

Tableaux des ressources et des emplois, 2022 [Canada]

2025· dataset· W7106581454 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2025
Typedataset
Language
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQuality of Life ResearchPublic policyInformation scientist

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les tableaux des ressources et des emplois (TRE) fournissent un portrait détaillé de tous les activités économiques dans une région géographique donnée. Ils constituent un outil analytique puissant qui présente la structure d'une économie ainsi que les liens entre les différents acteurs économiques. Les TRE sont présentés sous la forme de tableaux illustrant les flux de biens et de services au sein de l’économie, depuis leur production ou leur importation jusqu’à leur consommation intermédiaire ou leur utilisation finale. Le tableaudes ressources montre l’offre de produits provenant des industries nationales et des importations. Le tableau des emplois suit l’utilisation de ces produits sous forme de consommations intermédiaires ou d’emplois finals. On entend par « consommations intermédiaires » les biens et les services consommés par les industries nationales pour produire d’autres produits. L’utilisation finale représente la consommation finale par les ménages, les institutions sans but lucratif au service des ménages (ISBLSM), les administrations publiques, la formation de capital, les variations de stocks et les exportations. Les TRE comprennent des mesures des revenus générés dans les processus de production. Les données des TRE peuvent être utilisées pour mesurer des agrégats économiques comme le produit intérieur brut (PIB). En outre, seuls les TRE fournissent une image cohérente et intégrée de l’économie sur le plan des industries et des produits. Cette cohérence (entre autres avantages) garantit que les trois approches de mesure du PIB génèrent des résultats identiques. Le Canada est l’un des rares pays à produire des TRE annuels à l’échelon national ainsi qu’aux échelons infranationaux provinciaux et territoriaux. Les TRE canadiens sont principalement utilisés aux fins suivantes : De données repères. Les tableaux des ressources et des emplois canadiens sont le « point d’ancrage statistique » pour le reste du système canadien de comptes macroéconomiques. Les estimations du PIB calculées à partir des TRE servent, par exemple, de valeurs de référence lors du calcul de mesures mensuelles et trimestrielles du PIB. Analyse. Les tableaux des ressources et des emplois constituent un puissant outil pouvant être exploité pour analyser la structure des activités de production, la structure de la demande de produits, l’emploi, les prix et les coûts ainsi que d’autres variables économiques. Ils peuvent également être utilisés dans le cadre d’analyses d’incidence, après transformation en tableaux et modèles des entrées-sorties. L’analyse d’incidence permet de répondre à des questions comme « Quelle serait l’incidence d’une augmentation donnée du niveau des exportations d’automobiles sur les niveaux d’emplois dans différentes industries? »

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
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 score0.047
Threshold uncertainty score0.340

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0050.018
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0390.007

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 head0.024
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.265 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBorealis→French-language works237,207→