Quelles statistiques pour analyser les inégalités ?
Notice bibliographique
Résumé
La question de la collecte de données permettant de constituer des catégories dites « ethniques » fait l’objet de débats relatifs à la constitution même des catégories et à l’utilisation des données. Au-delà de ces questions, l’impact du type d’analyse statistique utilisée est également à considérer. Cette note de recherche illustre, en utilisant le cas des Premières Nations du Québec, comment la constitution de comparables et le recours à des analyses plus sophistiquées que la simple moyenne permettent de tirer des conclusions différentes susceptibles d’orienter les politiques publiques. Elle montre que ce sont d’abord des facteurs collectifs liés au lieu de résidence qui expliquent l’accès à la scolarité et que c’est cet accès qui est déterminant dans l’accès à l’emploi. Which Statistics to Analyze Inequalities? The Case of Quebec’s First NationsThe question of data collection that allows creating categories known as “ethnic” has been the subject of debates regarding the constitution of the categories as well as the use of data. Beyond these questions, the impact of the type of statistical analysis used needs to be taken into account. This article illustrates, by using the example of Quebec’s First Nations, how the creation of comparable statistics and the use of analyses more sophisticated than the simple measure of the mean allows drawing different conclusions that are likely to guide public policies. They show that it’s first and foremost the collective factors linked to location that explains access to education and that it’s that access that is critical in access to employment. ¿Que estadísticas utilizar para analizar las desigualdades? El caso de las naciones primigenias en CanadáEl problema de la obtención de datos que permiten constituir categorías de tipo « étnico », es objeto de debates sobre el fundamento mismo de las categorías y sobre su utilización. Más allá de un simple replanteamiento, el impacto del tipo de análisis estadístico utilizado debe ser también cuestionado. El caso de las naciones primigenias en Quebec (Canadá) ilustra como la elaboración de elementos comparativos y la utilización de análisis más sofisticados que los que se utilizan habitualmente, permiten obtener conclusiones diferentes susceptibles de orientar las políticas públicas. En este artículo se expone que son en primer lugar los factores colectivos ligados al lugar donde se vive los que explican la escolarización y que esta es determinante para encontrar más tarde un empleo.
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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 | 0,108 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».