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Enregistrement W3164975740 · doi:10.23889/ijpds.v6i1.1412

Linking National Immigration Data to Provincial Repositories: The case of Canada

2021· article· en· W3164975740 sur OpenAlex
Marcelo L. Urquía, Randy Walld, Susitha Wanigaratne, N Eze, Mahmoud Azimaee, James Ted McDonald, Astrid Guttmann

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickSickKids FoundationUniversity of ManitobaUniversity of TorontoManitoba Health
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésLinkage (software)ImmigrationGeographyRecord linkageDemographyDemographic economicsHealth careRefugeePolitical scienceSociologyEconomicsPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canadian health data repositories link datasets at the provincial level, based on their residents' registrations to provincial health insurance plans. Linking national datasets with provincial health care registries poses several challenges that may result in misclassification and impact the estimation of linkage rates. A recent linkage of a federal immigration database in the province of Manitoba illustrates these challenges. OBJECTIVES: a) To describe the linkage of the federal Immigration, Refugees and Citizenship Canada Permanent Resident (IRCC-PR) database with the Manitoba healthcare registry and b) compare data linkage methods and rates between four Canadian provinces accounting for interprovincial mobility of immigrants. METHODS: We compared linkage rates by immigrant's province of intended destination (province vs. rest of Canada). We used external nationwide immigrant tax filing records to approximate actual settlement and obtain linkage rates corrected for interprovincial mobility. RESULTS: The immigrant linkage rates in Manitoba before and after accounting for interprovincial mobility were 84.8% and 96.1, respectively. Linkage rates did not substantially differ according to immigrants' characteristics, with a few exceptions. Observed linkage rates across the four provinces ranged from 74.0% to 86.7%. After correction for interprovincial mobility, the estimated linkage rates increased > 10 percentage points for the provinces that stratified by intended destination (British Columbia and Manitoba) and decreased up to 18 percentage points for provinces that could not use immigration records of those who did not intend to settle in the province (New Brunswick and Ontario). CONCLUSIONS: Despite variations in methodology, provincial linkage rates were relatively high. The use of a national immigration dataset for linkage to provincial repositories allows a more comprehensive linkage than that of province-specific subsets. Observed linkage rates can be biased downwards by interprovincial migration, and methods that use external data sources can contribute to assessing potential selection bias and misclassification.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,339 · 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