Record Linkage Methodology for the Social Data Linkage Environment at Statistics Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectivesThe objectives of this talk are to introduce Statistics Canada’s Social Data Linkage Environment (SDLE) and to explain the methodology behind the creation of the central depository and how both deterministic and probabilistic record linkage techniques are used to maintain and expand the environment.ApproachWe will start with a brief overview of the SDLE and then continue with a discussion of how both deterministic linkages and probabilistic linkages (using Statistic Canada’s generalized record linkage software, G-Link) have been combined to create and maintain a very large central depository, which can in turn be linked to virtually any social data source for the ultimate end goal of analysis.ResultsAlthough Canada has a population of about 36 million people, the central depository contains some 300 million records to represent them, due to multiple addresses, names, etc. Although this allows for a significant reduction in missing links, it raises the spectre of additional false positive matches and has added computational complexity which we have had to overcome.ConclusionThe combination of deterministic and probabilistic record linkage strategies has been effective in creating the central depository for the SDLE. As more and more data are linked to the environment and we continue to refine our methodology, we can now move on to the ultimate goal of the SDLE, which is to analyze this vast wealth of linked data.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| 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 | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,006 |
| 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 ».