Charting the future of censuses: Insights, lessons and recommendations for the 2030 round
Notice bibliographique
Résumé
Population censuses globally remain the primary source of official statistics despite the existence of sample surveys and administrative data sources, like population registers. The 2020 round of censuses was predominantly characterised by traditional approaches in about 69% of the countries, where data was obtained directly from respondents regardless of the push to explore alternative sources compelled by COVID-19. From the Babylonian times in 3800 BC to date, the principal purpose of a census has been to foster public administration. While the 1666 census in New France (now Quebec) marked the first-ever scientifically sound enumeration, it still fell short of what presently typifies a census. Besides, lack of globally standardised methods dwarfed the acceptability and comparability of results, leading to harmonisation efforts and the gradual adoption of modern censuses from the mid-1800s. Subsequently, the United Nations developed the maiden international standards on population censuses soon after World War II and established the decennial World Population and Housing Census Programme. Overtime, the census has evolved to what globally embodies universality, individual enumeration, simultaneity, periodicity and capacity to produce small area statistics. As countries transition towards the 2030 round, this paper reviews the global developments, lessons, and provides recommendations for future census implementation.
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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 | 0,041 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».