Household and population projections at sub-national levels: an extended cohort-component approach
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the core methodological ideas, the required input data, and estimation issues of the extended cohort-component approach to simultaneously project household composition and population distributions at sub-national levels.We assess the projection accuracy of this approach by calculating projections from 1990 to 2000 and comparing projected with the census-observed counts in 2000 for the 50 states and the District of Columbia and for sets of randomly selected 25 counties and 25 cities which are more or less evenly distributed across the United States.The comparisons show that most absolute percent errors of the main indices of household and population projections and the corresponding census observations are small -less than three percent -and almost all errors are less than ten percent.We then report illustrative household projections from 2000 to 2050 for the 50 states and the District of Columbia, and household/housing projections for the small town of Chapel Hill, North Carolina up to 2015 in order to demonstrate the practical capabilities of the new approach.Among many interesting numerical outcomes, the aging of American households over the next few decades across all states and the aging of the housing market in Chapel Hill are particularly striking trends in the projections.Key words: household projections, cohort-component approach, sub-national household projections, household projections at the state level, sub-state area household projections, aging of households, aging of housing markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».