The Canadian Statistical Demographic Database Research Project: Exploring Potential Use of Administrative Data to Support the Canadian Census Program
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT ObjectiveStatistics Canada initiated the Canadian Statistical Demographic Database (CSDD) research project to determine if and how administrative data could be used to support the Canadian Census Program. The project’s goal is to create a census spine from administrative data sources. The CSDD’s current scope is limited to basic information (name, sex, birth date and usual place of residence) for all Canadians. MethodTwo 2011 CSDD prototypes were built using and linking hundreds of administrative files obtained mainly from other federal departments. Extensive pre-processing activities must take place prior to linkage to remove duplicates and standardize file variables. Given that Canadians do not possess a single unique identifier, administrative files were linked using record linkage methods; key matching variables were identified, validated and used to perform the linkage. This work led to the development of auxiliary files, which serve specific purposes related to the CSDD development. They also provide useful linkage keys to other Statistics Canada statistical programs.ResultsThe outcome of the CSDD is determined by comparing it to two references. First, comparisons were done at the aggregate level (Canadian, provincial and sub-provincial levels) by contrasting the results with Demography Division’s official population estimates for the 2011 Census. The CSDD was also compared with the 2011 Census of Population’s Response Database (RDB), which allows for analysis at the micro (record) level. The RDB contains non-imputed data on name, sex, birth date and usual place of residence as provided by individual census respondents. Comparisons with the RDB have allowed us to address the question, “Does the CSDD put the right person at the same address as the 2011 Census does?” Results are promising. At the aggregate level, the CSDD compares well with the demographic estimates for the 2011 Census at the national, provincial/territorial and some urban area levels. At the micro level, the CSDD contains more individuals than the RDB. Improvements are needed with regards to its ability to place persons accurately in rural areas due to the lack of good residential addresses in administrative data files. Initial results led to the planning of new CSDD prototypes, this time for 2016, in line with the 2016 Census of Population.ConclusionThe presentation will give an overview of the methods and principles behind the construction of the CSDD. Basic analytical results will present areas of strength and weakness. Lessons learned and upcoming challenges along with their proposed solutions will complete the presentation.
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 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 | 0,043 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».