Estimation Methods and Related Systems at Statistics Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper provides an overview of research in estimation techniques, their application, and the development of generalized estimation systems at Statistics Canada. In Canada, the demand for more detailed and better quality cross‐sectional data related to various sodo‐economic issues has increased significantly in recent years. Also, there has been increasing interest in longitudinal data to better understand and interpret the relationships among variables, necessitating the implementation of a number of large scale panel surveys by Statistics Canada. The paper briefly discusses estimation for longitudinal data and a weighting approach developed for cross‐sectional data Prom these surveys. For cross‐sectional household and business surveys, as well as the census of population, appropriate dibration estimators developed for each situation are briefly discussed. In addition, regression composite estimation, a method developed to improve the quality of cross‐sectional estimates from rotating panel surveys such as the Canadian Labour Force Survey, is presented. With regard to more detailed cross‐sectional estimates at sub‐provincial levels, different approaches to small area estimation developed for various programs are also presented. We SUmmarize the various modules developed lor the GeneraIiized Ektimation System. important new developments within the system include two‐phase estimation as well as the estimation of variance for a number of imputation procedures. We briefly review the status of current estimation research on selected topics as well as the direction of future research.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle