Recensement décennal de la population active à l’aide d’un fichier de population. Présentation d’une méthodologie
Bibliographic record
Abstract
Ce texte décrit une méthodologie permettant d'utiliser le fichier de population BALSAC (pour la région du Saguenay) afin de simuler des recensements décennaux de la population active masculine à l'échelle d'une région. La méthode présentée tient compte des différents biais et lacunes reliés au sous-enregistrement des événements et à la sousdéclaration des professions dans les registres de l'état civil (dans sa plus grande partie, le fichier BALSAC est fondé sur la reconstitution automatique des familles à l'aide des actes de naissance, mariage et sépulture). La méthode comporte aussi des mécanismes d'ajustement ou de correction établis à la suite de diverses validations. Il devient ainsi possible d'étudier la structure des emplois masculins et son évolution à l'échelle régionale et subrégionale entre 1851 et 1961 en utilisant des critères et une grille de classement uniformes, ce que les recensements du gouvernement canadien ne permettent pas de faire à cause de nombreux changements méthodologiques d'une décennie à l'autre et parce que les données n'y sont pas toujours disponibles à l'échelle des comtés.
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 | 0.006 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".