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Enregistrement W6892861094 · doi:10.5281/zenodo.12735238

Canadian Census Data Discovery Partnership (CCDDP): Census Data Discovery and Access in Canada: Stakeholder Perspectives

2024· article· en· W6892861094 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCensus and Population Estimation
Établissements canadiensLibrary and Archives CanadaStatistics CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusDiscoverabilityGeneral partnershipAmerican Community SurveyData managementPresentation (obstetrics)StakeholderData access

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery and access of historical and contemporary census data for use in research poses significant challenges in Canada. With distributed discovery and access portals including government, archives, libraries, and research projects, this necessitates collaborative efforts among various stakeholders. This panel aims to present a comprehensive overview of the Canadian Census Data Discovery Partnership (CCDDP), a SSHRC funded partnership project (2020-2023), focused on bringing together census data stakeholders, disseminators, and stewards, aiming to discuss challenges, innovations, and collaborative initiatives developed to enhance the discoverability and access to Canadian census data. Experts from key stakeholders groups, including the Library and Archives Canada (LAC), CCDDP project committee, and Statistics Canada, will provide unique insights into their contributions and experiences, underscoring the critical need for collective stewardship of valuable census data in Canada.CCDDP Project Overview: This presentation will delve into the CCDDP's comprehensive census data inventory (1666-2021) and user needs analysis, shedding light on the current state of census data discovery and access. Additionally, it will showcase the prototype of the census data discovery portal, developed as a solution for finding historical and contemporary census data in Canada, emphasizing its role as a distributed discovery tool for users.LAC Census Search: This segment will feature insights from Library and Archives Canada on the challenges and successes encountered in facilitating the discovery and access to census data. The presentation will highlight the importance of effective data management and search tools, and the role of the LAC Census Search in this context.Statistics Canada: This section will explore the innovative census data dissemination tools and access models introduced by Statistics Canada. A representative from Statistics Canada will share insights into the latest strategies and technologies employed to enhance data dissemination, facilitating improved access for a broader user base.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,015
Études des sciences et des technologies0,0360,008
Communication savante0,0210,007
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,290
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,063 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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