Natural Sciences Meet Social Sciences: Census Data Analytics for Detecting Home Language Shifts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As we are living in a global environment, it is not unusual to have more than one languages or dialects used in a country. Examples include Canada in the Americas, Singapore in Asia, and Switzerland in Europe. With the initiatives of globalization, many people immigrate or live in a country other than their birthplace. As a result, different people in the same country may have different home language (i.e., first language). For instance, as a nation composed of a highly diverse language population, Canada provides a unique opportunity to study the factors causing certain languages (or families of language) to be lost over subsequent generations among allophones (i.e., people whose mother tongue is neither English or French). In this paper, we focus on census data analytics. Specifically, we analyze census microdata by exploring machine learning and data mining techniques-such as decision tree induction, random forest, and categorical naive Bayes-to study the influence of various social and economic factors on the probability that allophones adopt official languages as their language spoken at home. This study is a showcase where natural sciences and engineering (NSE) meet social sciences, in which NSE solutions (e.g., census data analytics) are applicable for the study of social science related phenomena (e.g., successful detection of shifts in home languages).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle