Migration Between Indian Reserves and Off-Reserve Areas: an Exploratory Analysis Using Census Data Linkage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New data linkages between censuses show that migration flows between Indian reserves and off-reserve areas from 2006 to 2011 and from 2011 to 2016 resulted in negative net migration for Indian reserves, meaning that—overall—more people left Indian reserves than entered them. These results differ from the portrait shown by the retrospective information from the 2011 and 2016 censuses, which indicates positive net migration for Indian reserves. A comparison of the information in the two sources revealed two types of inconsistencies that contributed to the observed differences: (1) inconsistencies in migrant status, and (2) inconsistencies in the origin location of migrants, i.e., the retrospective information about a migrant’s place of residence 5 years earlier does not match the place where the migrant was enumerated in the previous census. Results from this paper suggest that there are limitations to using retrospective information on the place of residence 5 years prior to a census to derive estimates of internal migration flows for small geographic areas, such as Indian reserves. New data linkages are a source of information that can be used to validate and improve these estimates, as well as to derive alternative estimates. However, data linkages also have limitations and require careful preparation before use, particularly when it comes to calculating weights to accurately account for unlinked records.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».