Significance Editing in the Survey of Employment and Earnings Executive Summary
Notice bibliographique
Résumé
Significance editing is a statistical technique which is used to prioritise and control the amount of input editing in a survey. The technique works on the premise that only those units which fire edit queries that are considered to be significant need to be edited. An edit query for a unit is considered to be significant if it is assigned a score above a prespecified cut-off value. The score is based on the expected effect on survey estimates caused by changing the unit's reported data to some value determined by the edit rule. The technique ensures that the bias due to not editing some of the survey forms is less than 10 % of the variance of the estimate at the state by industry division level. The introduction of significance editing in the survey of Average Weekly Earnings (AWE) was very successful, resulting in negligible effects on survey estimates and resource savings of between three and four staff years. This study has evaluated the effects on survey estimates and the resource savings that could be made by implementing the significance editing technique in the Survey of Employment and Earnings (SEE). A parallel run approach was used to make this assessment. Two separately maintained survey data files for the December quarter 1998 were used to produce estimates under the significance editing approach and under the current approach, and the two sets of estimates were compared. The results showed that applying the significance editing technique should have negligible effects on the SEE survey estimates. For estimates of gross quarterly
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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 | 0,017 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».