Echantillon Démographique Permanent - 2020
Bibliographic record
Abstract
L'Echantillon Démographique Permanent (EDP), longtemps appelé « panel démographique» a vu le jour en 1967. L’objectif était d'accumuler, année après année, des informations à caractère essentiellement démographique sur un échantillon représentatif de la population en commençant la collecte au recensement de 1968, avec prise en compte des naissances 1967. L’EDP mobilise cinq sources : - les bulletins statistiques d’état civil depuis 1967, - les informations des cinq recensements de population de 1968 à 1999 et des enquêtes annuelles de recensement depuis 2004, - les informations issues du fichier électoral sur les inscriptions actuelles et passées depuis 1990, - les informations issues des panels d’actifs « tous salariés » depuis 1967, - des données socio-fiscales issues des dispositifs statistiques Fidéli et FiLoSoFi depuis 2011. Il s’intéresse à un panel d'individus nés chaque année pour lesquels on dispose d’au moins un bulletin de recensement, d’un acte d’état civil autre qu’un décès, d’une observation dans le panel d’actifs, ou de la présence dans une déclaration fiscale. Le champ géographique est défini à partir d’un critère qui varie selon la source considérée.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.010 |
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".