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Record W6950372287 · doi:10.5683/sp3/zas19g

Recensement de la population, 2016 [Canada]: Tableaux de données, Langue [B2020 & CSV]

2025· dataset· fr· W6950372287 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBorealis · 2025
Typedataset
Languagefr
FieldMathematics
TopicCensus and Population Estimation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationResearch methodologyCensus

Abstract

fetched live from OpenAlex

<b>98-400-X2016045</b> <br> Langue maternelle (10), première langue officielle parlée (7), langue parlée le plus souvent à la maison (10), autre(s) langue(s) parlée(s) régulièrement à la maison (11), âge (27) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016046</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement et subdivisions de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016047</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement, subdivisions de recensement et aires de diffusion, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016048</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016049</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population des régions métropolitaines de recensement, agglomérations de recensement subdivisées en secteurs de recensement et secteurs de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016050</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population du Canada et régions de tri d'acheminement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016051</b> <br> Langue maternelle (10), âge (27) et sexe (3) pour la population du Canada, provinces et territoires et circonscriptions électorales fédérales (Ordonnance de représentation de 2013), Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016052</b> <br> Langue maternelle (8), connaissance des langues officielles (5), langue parlée le plus souvent à la maison (8), autre(s) langue(s) parlée(s) régulièrement à la maison (9), âge (7) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement et subdivisions de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016053</b> <br> Langue maternelle (8), connaissance des langues officielles (5), langue parlée le plus souvent à la maison (8), autre(s) langue(s) parlée(s) régulièrement à la maison (9), âge (7) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016054</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5), âge (15A) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement et subdivisions de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016055</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement, subdivisions de recensement et aires de diffusion, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016056</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5), âge (15A) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016057</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5), âge (15A) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents des régions métropolitaines de recensement, agglomérations de recensement subdivisées en secteurs de recensement et secteurs de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016058</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5), âge (15A) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada et régions de tri d'acheminement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016059</b> <br> Langue maternelle (269), connaissance des langues officielles (5), âge (15A) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires et circonscriptions électorales fédérales (Ordonnance de représentation de 2013), Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016060</b> <br> Langue maternelle (263), réponses uniques et multiples portant sur la langue maternelle (3), âge (7) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement et subdivisions de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016061</b> <br> Langue maternelle (263), réponses uniques et multiples portant sur la langue maternelle (3), âge (7) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016066</b> <br> Langue maternelle (10), première langue officielle parlée (7), connaissance des langues officielles (5), âge (27) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, divisions de recensement et subdivisions de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016067</b> <br> Langue maternelle (10), première langue officielle parlée (7), connaissance des langues officielles (5), âge (27) et sexe (3) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br> <br> <b>98-400-X2016068</b> <br> Langue maternelle (10), langue parlée le plus souvent à la maison (10), autre(s) langue(s) parlée(s) régulièrement à la maison (11), âge (13), sexe (3) et état matrimonial (9) pour la population à l'exclusion des résidents d'un établissement institutionnel du Canada, provinces et territoires, régions métropolitaines de recensement et agglomérations de recensement, Recensement de 2016 - Données intégrales (100 %) <br>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Dataset · Consensus signal: Dataset
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.279 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreDataset

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".

Quick stats

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Published2025
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