L’effet du sous-dénombrement sur l’estimation des soldes migratoires par groupe quinquennal de génération et par sexe, Québec, 1971 et 1976
Bibliographic record
Abstract
L’estimation des mouvements migratoires par le biais de soldes migratoires conduit à faire porter sur cette mesure tout le poids des erreurs attachées aux différentes composantes utilisées (population et événements). Une erreur relative sur une composante dont l’effectif est important a un impact plus grand sur une mesure résiduelle qu’une erreur relative similaire sur les événements. C’est pourquoi une correction est apportée au calcul des soldes migratoires par groupe d’âge et par sexe de la période 1971-76 afin de tenir compte du sous-dénombrement différentiel de la population du Québec entre 1971 et 1976. La prise en compte du sous-dénombrement conduit à une estimation du solde migratoire de +20 507 alors que le solde non corrigé était de -35 418, soit un écart de 55 925. Un examen de la fiabilité de ces estimations corrigées est proposé et suggère l’utilisation d’intervalles de confiance pour mieux décrire le phénomène.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".