Examen de la représentativité à l’échelle municipale de la cohorte de l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ELCV) : une analyse des données de référence des participants de Calgary
Notice bibliographique
Résumé
Introduction L’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement (ELCV) est une ressource riche, représentative de la population à l’échelle nationale et utilisable à de multiples fins. Même si les municipalités pourraient vouloir utiliser les données de l’ELCV pour répondre à certains besoins stratégiques locaux, on ne sait pas dans quelle mesure les cohortes de l’ELCV sont représentatives des populations à l’échelon municipal. Calgary, ville située en Alberta, étant l’un des 11 sites de collecte de données de l’ELCV, nous avions comme objectif d’examiner dans quelle mesure l’échantillon sur Calgary tiré de l’ELCV était représentatif de la population générale de cette ville en ce qui concerne certaines variables sociodémographiques. Méthodologie Les caractéristiques de référence (le sexe, l’état matrimonial, l’origine ethnique, le niveau de scolarité, le statut vis-à-vis de la retraite, le revenu, le statut vis-àvis de l’immigration, la migration interne) des participants à l’ELCV du site de collecte des données de Calgary entre 2011 et 2015 ont été comparées à des profils analogues tirés des ensembles de données de l’Enquête nationale auprès des ménages (ENM) de 2011 et du recensement de 2016, qui couvrent les années pendant lesquelles les données sur les participants à l’ELCV ont été recueillies. Résultats Les participants de Calgary à l’ELCV étaient représentatifs de la population de Calgary pour ce qui est de l’âge, du sexe et de l’identité autochtone. Des écarts de plus de 5 % par rapport à l’ENM ou au recensement de 2016 ont cependant été observés en ce qui concerne l’état matrimonial, les éléments associés à la diversité ethnique (c.àd. le statut visàvis de l’immigration, le lieu de naissance, la langue non officielle parlée à la maison), la migration interne, le revenu, la situation vis-à-vis de la retraite et le niveau de scolarité. Conclusion Les responsables des études volontaires ont de la difficulté à recruter des cohortes véritablement représentatives. Les collectivités qui choisissent d’utiliser les données de l’ELCV à l’échelle municipale, que ce soit à Calgary ou dans les 10 autres sites de collecte de données, devraient être prudentes lorsqu’elles interprètent les résultats de ces analyses car les participants à l’ELCV pourraient ne pas être parfaitement représentatifs de la population locale en ce qui concerne certaines caractéristiques d’intérêt.
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 | 0,022 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».