Canadian Census Data Discovery Partnership (CCDDP): Census Data Discovery and Access in Canada: Stakeholder Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,023 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».