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Enregistrement W2588051668 · doi:10.3233/sji-171040

Commenting on an international perspective on the undercount of young children in the U.S. Census (DOI: 10.3233/SJI-161008)

2017· article· en· W2588051668 sur OpenAlexaff
David Dolson

Notice bibliographique

RevueStatistical Journal of the IAOS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusPerspective (graphical)Regional scienceDemographySociologyMathematicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There appears to be something special about young children when taking a census!Dr. O'Hare's paper clearly demonstrates that young children are undercounted in the censuses of numerous countries, all of them conducting traditional censuses in one form or another.And for some of them he shows further that this undercount has been the case for decades.More specifically a net undercount for children under age 5 is common and it is typically higher than the net undercount for older children.These facts have seemed surprising and are certainly not well understood by the profession.He states "I am not aware of any published theories that attempt to explain the strong association between age and net undercount rates for children."Regarding the USA. he also poses the question ". . .why has there been consistently high net undercount rates for young children since 1950 while the net undercount rate for adults steadily improved?"I agree that more research in these areas is needed.The paper focuses on net undercoverage, in part by necessity because as Dr. O'Hare well justifies for the USA.a study of coverage error for young children is better to proceed from the results of demographic analysis rather than the results of the post-enumeration survey.Which in turn means it is net undercoverage error that must be studied rather than undercoverage and overcoverage separately.This approach has indeed

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0320,048
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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