Traits saillants de la méthode d’estimation des familles de recensement développée par Statistique Canada
Notice bibliographique
Résumé
La méthode décrite ici sert à produire des estimations de familles de recensement suivant un certain nombre de caractéristiques, notamment : la taille, le nombre d’enfants, le groupe d’âges de l’époux, de l’épouse ou du chef et l’état matrimonial du chef. Cette méthode a été conçue de façon à tirer parti des données relatives aux familles dans les sources statistiques majeures : les recensements du Canada, la statistique de l’état civil et l’enquête mensuelle sur la population active. Dans une première étape, on estime le nombre des familles à partir du dernier effectif recensé auquel on ajoute le mouvement mesuré à partir de sources diverses dont l’état civil. Ce procédé a le mérite d’identifier et de mesurer les facteurs responsables de la croissance du nombre des familles et il a donné d’excellents résultats lorsque testé sur des périodes antérieures. La seconde étape consiste à répartir l’effectif total suivant certaines caractéristiques en utilisant des distributions tirées de l’enquête sur la population active. Non seulement les données de cette enquête permettent-elles une infinité de recoupements de variables, mais encore, la fréquence des collectes garantit une information parfaitement à jour.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».