Testing the Validity of the Ontario Deprivation Index
Notice bibliographique
Résumé
What is a deprivation index? Since the late 1800s, many different ways of measuring poverty have been developed. Beginning in the 1960s and continuing until the last decade, Canada generally used the Low Income Cut-Offs (LICOs) to measure poverty based on what an average family spent on food, shelter and clothing. The LICOs have now been supplemented by two additional measures, which are becoming more widely used. One is the Low-Income Measure (LIM) based on a percentage of median income – 40 or 50 percent of median income, called the LIM40 or LIM50 respectively. The other is the Market Basket Measure (MBM) which attempts to reflect the cost of a basket of goods and services deemed necessary in a modern country such as Canada. All of these ways of measuring poverty have differing advantages and disadvantages, which we will discuss in detail in a future paper, but what they all have in common is the use of income to measure poverty. Each implicitly claims that a family below a certain amount of income is likely to be experiencing a poverty-level standard of living. Yet we know from everyday experience that households may require differing amounts of income. Households have not only income but wealth – positively in the form of assets or negatively in the form of debts. Households have many special
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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 | 0,007 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».