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- 1. Intégration des données existantes pour élaborer un indicateur d’ethnicité dans le cadre du PEDSL ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100018Description : Le Programme d'élaboration de données sociales longitudinales (PEDSL) est une approche d'intégration des données sociales destinée à fournir des opportunités analytiques longitudinales sans imposer un fardeau de réponse supplémentaire aux répondants. Le PEDSL tire parti d'une multitude de signaux qui proviennent de différentes sources de données pour la même personne, ce qui permet de mieux comprendre leurs interactions et de suivre l'évolution dans le temps. Cet article traitera de la façon dont le statut d'ethnicité des personnes au Canada peut être estimé au niveau désagrégé le plus détaillé possible en utilisant les résultats d'une variété de règles opérationnelles appliquées aux données déjà appariées et au dénominateur du PEDSL puis montrera comment des améliorations ont pu être obtenues en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique telles que des arbres de décision et des techniques de forêt aléatoire.Date de diffusion : 2024-03-25
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- 1. Intégration des données existantes pour élaborer un indicateur d’ethnicité dans le cadre du PEDSL ArchivéArticles et rapports : 11-522-X202200100018Description : Le Programme d'élaboration de données sociales longitudinales (PEDSL) est une approche d'intégration des données sociales destinée à fournir des opportunités analytiques longitudinales sans imposer un fardeau de réponse supplémentaire aux répondants. Le PEDSL tire parti d'une multitude de signaux qui proviennent de différentes sources de données pour la même personne, ce qui permet de mieux comprendre leurs interactions et de suivre l'évolution dans le temps. Cet article traitera de la façon dont le statut d'ethnicité des personnes au Canada peut être estimé au niveau désagrégé le plus détaillé possible en utilisant les résultats d'une variété de règles opérationnelles appliquées aux données déjà appariées et au dénominateur du PEDSL puis montrera comment des améliorations ont pu être obtenues en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique telles que des arbres de décision et des techniques de forêt aléatoire.Date de diffusion : 2024-03-25
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