Notice bibliographique
Résumé
In official statistics record linkage is an important activity, which consists in identifying records from the same individual in one or many files.It is used to combine data sources including admistrative, survey or big data sources.In practice, record linkage is subject to linkage errors when it relies on quasi-identifiers, such as names and demographic variables, which are nonunique and recorded with errors.Accounting for these errors is an important but challenging problem.In this work, two methods are described for the primary analysis of such data, i.e. an analysis by someone with unfettered access to all the related micro-data and project information.Both solu-B records are indexed over a subset B ⊂ {1, . . ., N }, where |B| is possibly different from |A|.We are interested in situations where the two files overlap significantly, i.e., where the ratio |A ∩ B| / min (|A|, |B|) is sufficiently large 1 .In the Cartesian product A * × B * , consider the pair (i, j) and define m ij and γ ij , the pair match status and comparison vector, respectively.Let M = [m ij ] 1≤i,j≤N denote the match matrix in A * × B * .In B * , let z j denote the observed responses from record j in B * , and define the vector z = z 1 . . .z N .As before, let X = x 1 . . .x N denote the matrix of all the covariates in register A * .Finally let y = y 1 . . .y N denote the actual responses, where y i is the actual response for record i in A * .As before, the finite population comprises of H IID blocks that each contain a variable but bounded number of IID individuals.Block h has size N h , where N h ≤ C for some constant C that does not depend on H, with N = N 1 + . . .+ N H .The block also corresponds to records indexed in the subsets A * h and B * h in the files A * and B * respectively, where |A * h | = |B * h | = N h .Let A h and B h denote the corresponding subsets in files A and B respectively, and let M h denote the match matrix in A * h × B * h ; the Cartesian product within the block. AssumptionsThe following assumptions are made that extend those of Section 3.3.A.1 The match matrix M h is a uniform random permutation independent of [x i ] i∈A * h .A.2 For i ∈ A * h , let j(i) denote the index of the corresponding record in B * h .The variables [y i ] i∈A * h , [I (j(i) ∈ B h )] i∈A * h , [I (i ∈ A h )] i∈A * h , M h , and {γ ij } (i,j)∈A * h ×B * h are conditionally mutually independent given the block size N h and the covariates [x i ] i∈A * h .1 When the overlap is small, statistical matching may be a better solution.where q ij is given by Eq. (4.1).Proof: Consider (i, j) ∈ A * h × B * h .As before, we have g (z j , x i ) =
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 | 0,052 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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 ».