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Enregistrement W3041470121 · doi:10.25318/82-003-x202000300001-eng

Accuracy of matching residential postal codes to census geography

2020· article· en· W3041470121 sur OpenAlexaffabout
Lauren Pinault, Saeeda Khan, Michael Tjepkema

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueData-Driven Disease Surveillance
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusGeocodingGeographyPopulationMetropolitan areaMatching (statistics)DemographyStatisticsCartographyMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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