Accuracy of matching residential postal codes to census geography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postal codes are often the only geographic identifier available to match subjects in a health dataset to census geography. This paper describes the characteristics of postal codes reported by the Canadian population on the census and, as an indicator of geocoding accuracy, the proportion that are linked to a single dissemination area (DA). DATA AND METHODS: Postal codes reported on the 2016 Census questionnaire were matched to a combination of the Postal Code Conversion File (PCCF) and the Postal Code Conversion File Plus (PCCF+ version 7B) (reference date November 2018) to calculate population-weighted counts and the number of matches to DAs by province or territory, delivery mode type (DMT), population centre or rural area size, and census metropolitan area. The number of single matches to census tracts (CTs), census subdivisions (CSDs) and census divisions (CDs) was also calculated. RESULTS: In Canada, 72.6% of the population reported postal codes that matched to a single DA. This proportion was higher in urban cores (87.1%) and among postal codes for an urban street address (DMT=A) (85.3%) or apartment building (DMT=B) (95.3%), and was lower in rural areas (26.2% to 38.1%) and among rural postal codes (13.9%). In comparison, 89.3% and 95.4% of the population reported postal codes matching to a single CSD or CD, respectively, while 92.1% of the population that live within CT boundaries were matched to a single CT. DISCUSSION: Matching postal codes to census geography is relatively accurate and frequently one to one in urban centres. In rural areas and for some types of postal code DMTs, alternative approaches to using the PCCF and PCCF+ for attaching census geography might be explored.
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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 | 0,010 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».