Classification of Canadian immigrants into visible minority groups using country of birth and mother tongue.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Permanent Resident Database of Citizenship and Immigration Canada (CIC) contains sociodemographic information on immigrants but lacks ethnic group classifications. To enhance its usability for ethnicityrelated research, we categorized immigrants in the CIC database into one of Canada's official visible minority groups or a white category using their country of birth and mother tongue. METHODS: Using public data sources, we classified each of 267 country names and 245 mother tongues in the CIC data into 1 of 10 visible minority groups (South Asian, Chinese, black, Latin American, Filipino, West Asian, Arab, Southeast Asian, Korean, and Japanese) or a white group. We then used country of birth alone (method A) or country of birth plus mother tongue (method B) to classify 2.5 million people in the CIC database who immigrated to Ontario between 1985 and 2010 and who had a valid encrypted health card number. We validated the ethnic categorizations using linked selfreported ethnicity data for 6499 people who responded to the Canadian Community Health Survey (CCHS). RESULTS: Among immigrants listed in the CIC database, the 4 most frequent visible minority groups as classified by method B were South Asian (n = 582 812), Chinese (n = 400 771), black (n = 254 189), and Latin American (n = 179 118). Methods A and B agreed in 94% of the categorizations (kappa coefficient 0.94, 95% confidence interval [CI] 0.93-0.94). Both methods A and B agreed with self-reported CCHS ethnicity in 86% of all categorizations (for both comparisons, kappa coefficient 0.83, 95% CI 0.82-0.84). Both methods A and B had high sensitivity and specificity for most visible minority groups when validated using self-reported ethnicity from the CCHS (e.g., with method B, sensitivity and specificity were, respectively, 0.85 and 0.97 for South Asians, 0.93 and 0.99 for Chinese, and 0.90 and 0.97 for blacks). INTERPRETATION: The use of country of birth and mother tongue is a validated and practical method for classifying immigrants to Canada into ethnic categories.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».