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Enregistrement W1428147063 · doi:10.3233/sji-140830

Producing official statistics via voluntary surveys -- the National Household Survey in Canada

2014· article· en· W1428147063 sur OpenAlexaffabout
Marc Hamel, Normand Laniel

Notice bibliographique

RevueStatistical Journal of the IAOS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquedemographic modeling and climate adaptation
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOfficial statisticsTurnoverBusinessStatisticsGeographyEconomicsMathematicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Statistics Canada conducts over 350 business, social and institutional surveys a year. Of all social or household type surveys, only one in addition to the Census of Population is conducted on a mandatory basis, the Labour Force Survey. By their very nature, voluntary surveys will achieve lower rates of response and are thus exposed to higher risks of bias. For the 2011 Census of Population program, the long form census was for the first time collected on a voluntary basis as the National Household Survey. The survey content was basically the same as that of previous Census long forms and covered various socio-demographic topics that are of high importance to a wide variety of stakeholders in Canada. Given that one of the key characteristics of a census is to produce data for small regions and for subgroups of the population, collecting the survey on a voluntary basis introduced several challenges. Statistics Canada, based on its extensive experience with voluntary surveys, developed a number of processes and approaches to ensure the highest data quality possible. This paper describes what these measures were for data collection, data processing and estimation. It also provides a brief description of the quality assurance processes underlying the release strategy of the 2011 survey.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,024
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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