Fin du recensement ou fin du recensement traditionnel ?
Bibliographic record
Abstract
Le recensement traditionnel, tel qu’il existe au Canada depuis 1871, peut être décrit comme une technologie de l’information consistant à soumettre, simultanément et périodiquement, tous les ménages d’un territoire donné à un questionnaire standardisé. Au cours des dernières décennies, plusieurs pays se sont éloignés de ce modèle au profit de nouvelles méthodes fondées sur l’exploitation de fichiers administratifs ou sur l’enquête continue auprès d’échantillons. En effet, dans certains pays, soit on a renoncé à interroger directement les ménages, soit on n’en interroge plus qu’un sous-ensemble. L’interrogation est plus fréquente (elle est souvent annuelle), mais elle peut aussi ne porter que sur une partie des ménages. À la suite de la décision prise par le gouvernement canadien de lever l’obligation de répondre au questionnaire long du recensement, il apparaît utile et important d’examiner et de discuter ces méthodes alternatives au recensement traditionnel et de supputer dans quelle mesure leur implantation au Canada est envisageable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".