Statistic Canada’s Longitudinal Social Data Development Program (LSDDP)
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionStatistics Canada has a long and reputable history of data linkage and an established Social Data Linkage Environment (SDLE). Under the agency’s modernization agenda the Longitudinal Social Data Development Program (LSDDP) exemplifies the agency’s efforts to position linkable administrative data as central in the field of social statistics. This is in response to the call for better longitudinal and intersectional social measures in an increasingly complex society. Objectives and ApproachThis presentation will include a detailed description of the LSDDP’s research and development activities which are centered on a linkable pseudonymised administrative data-first approach to social measures in the areas of longitudinal life-course analysis and intersectional social measures. The approach builds on existing activities flowing out of the Social Data Linkage Environment (SDLE), but with a more systematized, deliberate, and replicable approach; a set of analytical tools and processes. ResultsThe presentation will describe the following aspects of the LSDDP’s work: Responsible research and development under the principles of necessity and proportionality Data development and data structure Intersectional social indicators Methods and applied research in life-course analysis Conclusion / ImplicationsThe LSDDP presents a seismic opportunity responding to the need for holistic and multi-dimensional measurement of society that considers social progress and well-being as it relates to the interrelationships over time among social domains. In absence of longitudinal survey data such approach enables the staying upstream of social issues as well as the identification of intervention points for programs, policies, and other initiatives.
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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 | 0,034 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,020 |
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 ».