How integration of the federal Indian Register has enhanced First Nations-specific analysis of ICES data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionIn Ontario, First Nations are increasingly seeking population-level data about the health of their citizens. However, First Nations people are not readily identified in standard health administrative data and indirect strategies, such as the use of on-reserve addresses, are limited in scope and validity. Objectives and ApproachThe Chiefs of Ontario entered into a Data Governance Agreement with the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) that enabled the linkage of the federal Indian Register (IR) to data at ICES. This study examined the impact of the IR linkage on First Nations population estimates and location of residence, measured by postal code or residence code. Overall, and for each First Nation community in Ontario, we compared First Nations population estimates from the ICES data with and without the IR linkage to estimates available from Indigenous and Northern Affairs Canada (INAC). ResultsWithout the IR, using only Ontario residence codes or postal codes that were unique to a given community, 62,242 individuals were identified as living in First Nations communities. This is approximately 30% lower than the current INAC on-reserve population estimate of 92,234 for First Nations communities in Ontario. Adding the IR allowed the use of non-unique postal codes as well, resulting in the identification of an additional 15,183 First Nations individuals. It also allowed the identification of over 113,000 First Nations individuals who live outside of First Nations communities, especially in urban areas. Finally, the combination of residence information and the IR permits communities to identify their registered member living within and outside their communities. Conclusion/ImplicationsUsing the IR in combination with geographic residence information, made possible through the Data Governance Agreement signed between Chiefs of Ontario and ICES, will provide First Nations communities with more accurate and complete population estimates, which is key to the production of useful and relevant First Nations-specific health research.
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 | 0,180 | 0,464 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».