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World File Search System统计调查
计算机器与智能
模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗？”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法，但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义，就很难不得出这样的结论：要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗？”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义，而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩，一个男人（A）、一个女人（B）和一个询问者（C），询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说，游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind，第 LIX 卷，第 236 期，1950 年）。经许可转载。
Stellantis NV - 年度报告和 20-F 表...
源自或基于各种官方、非官方和内部来源，例如内部调查和管理估计、市场研究、公开信息和行业出版物。本报告中包含的市场份额、排名和其他数据也可能基于我们的善意估计、我们自己的知识和经验以及其他可用的来源。市场份额数据可能会发生变化，并且由于原始数据的可用性和可靠性有限、数据收集过程的自愿性质、不同来源用于收集、汇总、分析或计算市场数据的不同方法（包括对车辆细分和描述的不同定义）以及任何市场份额或规模统计调查中固有的其他限制和不确定性，无法始终完全确定地验证。行业出版物、调查和预测通常表明，此类出版物、调查和预测中包含的信息是从可靠来源获得的，但无法保证所含信息的准确性或完整性。虽然我们认为这些信息是可靠的，但我们尚未独立验证来自第三方来源的数据。此外，我们通常根据注册数据估计汽车和商用车的市场份额。
Stellantis NV 2021.12.31 年度报告和 20-F 表
源自或基于各种官方、非官方和内部来源，例如内部调查和管理估计、市场研究、公开信息和行业出版物。本报告中包含的市场份额、排名和其他数据也可能基于我们的善意估计、我们自己的知识和经验以及其他可用的来源。市场份额数据可能会发生变化，并且由于原始数据的可用性和可靠性有限、数据收集过程的自愿性质、不同来源用于收集、汇总、分析或计算市场数据的不同方法（包括对车辆细分和描述的不同定义）以及任何市场份额或规模统计调查中固有的其他限制和不确定性，无法始终完全确定地验证。行业出版物、调查和预测通常表明，此类出版物、调查和预测中包含的信息是从可靠来源获得的，但无法保证所含信息的准确性或完整性。虽然我们认为这些信息是可靠的，但我们尚未独立验证来自第三方来源的数据。此外，我们通常根据注册数据估计汽车和商用车的市场份额。
经合组织主要科技指标
SwiFTBeRD 是经合组织科学、技术和创新司的一项举措，旨在根据公司公开披露的数据提供及时的商业研发趋势指标。这一新工具是对经合组织在经合组织研究与发展统计和经合组织主要科学技术指标 (MSTI) 数据库中发布的官方研发统计数据的补充。尽管官方研发数据主要基于统计调查，是提供最可靠、最具国际可比性的变量细分和结构指标的基础，但它们缺乏时效性，这是为确保全面性而定期收集和报告的结果。公司财务账户中报告的研发数据（通常在完成后不久按季度报告）有助于提供更及时的图景，可以补充基于调查的洞察数据。SwiFTBeRD 数据由经合组织从公司财务报表中收集，可直接从其网站访问。SwiFTBeRD 仪表板包括研发支出和总收入数据。
机器学习与劳动力市场
我们汇总了加拿大加拿大劳动力统计调查（LFS）问题奈雷斯的八年数据。使用机器学习的适用性（SML）量度用于检查机器学习的职业接触。使用美国（US）O*NET数据库开发，SML估计了机器可以学习特定工作任务的操作和输出的程度。基于O*的SML分数根据其匹配属性映射到加拿大国家职业分类代码。通过这种方法，我们对职业进行了高度机器学习曝光（SML分数的前10个百分位数）和低MA Chine学习曝光（SML分数的最低10％）。，我们对加拿大工人数量进行了加权估计，该职业的机器学习暴露或机器学习较低。性别分层的模型，以估计教育程度，小时工资和职业工作技能，培训和经验要求以及在男女高或低机器学习暴露职业中就业的可能性。
DIV –ANR WORKLIB项目
WorkLib项目旨在研究工作与生活平衡的变化。工作，家庭和私人生活之间的平衡受到深刻的社会经济，人口和政治变化的破坏，这些变化正在重新配置个人生活课程，并呼吁进行新的和雄心勃勃的研究。该项目动员了大规模的统计调查，纵向家庭和雇主调查（FAMEMP; https：//famemp.site.fr/en/），由我们的团队进行。该调查由两个部分组成，其中一个有40,000多人，在2024年，2027年和2030年接受了采访；另一个与雇主，约有10,000个拥有10个或更多雇员的场所。WorkLib项目的目的是使用这些独特的数据来衡量当前的工作与生活平衡状况，快速发展以及它们对整个生命过程中经济，社会和性别不平等的影响。由法国国家研究局（ANR）资助了4年，该项目汇集了由7位经济学，人口统计学和社会学研究人员组成的多学科团队，以及INED调查部的8位工程师。
新加坡标准教育分类 2000
前言 新加坡统计局负责制定国家统计标准并推动这些标准的采用。新加坡标准教育分类 (SSEC) 2000 是第一个为教育统计而制定的国家统计标准分类。它旨在用于人口普查和家庭统计调查。该分类也可用于行政数据库。采用通用分类框架有利于生产者之间的数据共享，同时用户也可以获得一致且可比较的数据供分析。 SSEC 2000 包含三个部分 - 就读教育水平、获得的教育资格水平和学习领域。本出版物介绍了 SSEC 2000 的设计和使用范围、结构和实际考虑因素。其中包括按字母顺序排列的学习领域索引，以方便理解和使用该分类。在编制 SSEC 2000 时，参考了新加坡的教育制度和统计发达国家的分类。SSEC 将定期修订，以考虑到新加坡教育制度的新发展和变化。 SSEC 2000 由新加坡统计局、教育部、人力部、工艺教育学院和新加坡生产力与标准局的代表组成的工作组编制。
未申报工作情况说明书1 – 爱尔兰
2 主页 - 工作场所关系委员会。联系方式：info@workplacerelations.ie 3 工作场所关系委员会。未申报工作，检索自：未申报工作 - 工作场所关系委员会 4 报告影子经济活动（逃税）（revenue.ie） 5 未申报工作可以用直接和间接两种方式衡量。间接方法基于宏观经济总量（如国民账户）的比较。相反，直接方法基于统计调查，在可比性和细节方面具有优势，但往往会少报未申报工作的程度。从业者和学者都一致认为，应更多地使用直接方法来探讨未申报工作的性质，包括谁从事此类工作、他们为什么这样做、他们从事哪些形式的未申报工作以及他们这样做的原因。在估计未申报工作量时，共识支持使用间接方法，即寻找可比较的二级宏观经济数据集（即为其他目的构建和/或收集的数据）中的差异。 LIM 研究基于间接方法，而欧洲晴雨表调查则基于直接方法。