L'ancrage statistique des identités : les minorités visibles dans le recensement canadien
Bibliographic record
Abstract
Le dernier recensement canadien, tenu en mai 1996, comportait dans sa version longue une question qui n'a pas manqué de soulever la controverse: il s'agit de la question 19, portant sur le «groupe de population».Cette question était formulée comme suit: Cette personne est-elle: un Blanc, Chinois, Sud-Asiatique, Noir, Arabe/Asiatique occidental, Philippin, Asiatique du sud-est, Latino-Américain, Japonais, Coréen, ou Autre?Devant les interrogations et les critiques (voire les appels au boycott) exprimés par plusieurs personnes dès avant le recensement, le Statisticien en chef du Canada, M. Ivan P. Fellegi, a jugé bon d'expliquer officiellement les raisons pour lesquelles Statistique Canada avait introduit une telle question dans le recensement: sa réponse fut publiée dans les grands quotidiens et déposée sur le site Web de Statistique Canada.Les craintes et les désaccords exprimés devant la question portant sur le «groupe de population» (et qui correspondaient pour l'essentiel à ceux suscités dans le passé par la question sur l'origine ethnique) étaient de deux ordres.Certains étaient de nature ouvertement politique.Ainsi, le député réformiste Mike Scott, de Colombie-Britannique,
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 | 0.016 | 0.074 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".