Spatial/temporal mismatch: a conflation protocol for Canada Census spatial files
Notice bibliographique
Résumé
The Canada census is one of the chief sources of demographic and socio‐economic data for researchers in this country. Census variables are linked to geography files that allow researchers using geographic information systems (GIS) to view and analyze spatial data. Some of the most useful analysis, however, is based on changes in attribute values over time and space. Analysis of spatio‐ temporal events such as shifting migration patterns or changes in the distribution of health status permits a more dimensioned perspective than the viewing of static spatial phenomena. The analysis of spatio‐temporal phenomena is limited by major changes in the spatial framework (e.g., location of road networks and other spatial entities) between national censuses. This paper addresses this limitation by (i) illustrating the extent of spatial mismatch between the 1996 and the 2001 census; (ii) examining attempts to rectify this problem in other jurisdictions and (iii) presenting a ‘made‐in‐Canada’ solution for conflation of census geometries. We believe that this solution will enhance the ability of Canadian researchers to describe and analyze socio‐economic, health and demographic shifts across time and space. The research is supported by an ftp site for downloading the census geography rectification software presented in this paper.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».