Notice bibliographique
Résumé
The author begins with a general assessment of the mission of the National Statistics Institutes (NSIs), main producers of official statistics, which are obliged to deliver high quality statistical information on the state and evolution of the population, the economy, the society and the environment. These statistical results must be based on scientific principles and methods. They must be made available to the public, politics, economy and research for decision-making and information purposes. Next, before discussing general issues of small area estimation (SAE) in official statistics, the author reminds: the methods of sampling surveys, data collection, estimation procedures, and data quality assessment used for official statistics. Statistical information is published in different breakdowns with stable or even decreasing budget while being legally bound to control the response burden. Special attention is paid, from a practitioner point of view, to synthetic development of small area estimation in official statistics, beginning with international seminars and conferences devoted to SAE procedures and methods (starting with the Canadian symposium, 1985, and the Warsaw conference, 1992, to the Poznan conference, Poland, 2014), and some international projects (EURAREA, SAMPLE, BIAS, AMELI, ESSnet). Next, some aspects of development of SAE in official statistics are discussed. At the end some conclusions regarding quality of SAE procedures are considered.
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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 | 0,130 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».