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1. Exploration de l’intersectionnalité des caractéristiques chez les personnes qui ont fait une surdose d’opioïdes : une analyse par grappes
Articles et rapports : 82-003-X202300300001
Description : Pendant que la crise des opioïdes se poursuit au Canada, il est important de comprendre l’intersection entre les caractéristiques démographiques, socioéconomiques et d’utilisation des services des personnes qui font une surdose d’opioïdes afin de mieux éclairer les programmes de prévention et de traitement. Cette étude vise à déterminer, parmi les personnes qui ont fait une surdose d’opioïdes en Colombie-Britannique entre 2014 et 2016, des groupes distincts de personnes ayant un ensemble unique de caractéristiques et d’expériences.
Date de diffusion : 2023-03-15
2. Utilisation responsable de l’apprentissage automatique à Statistique Canada Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100002
Description :
Un cadre pour l’utilisation des processus d’apprentissage automatique de façon responsable a été élaboré à Statistique Canada. Le cadre comprend des lignes directrices pour l’usage responsable de l’apprentissage automatique et une liste de contrôle connexe, qui sont organisées en quatre thèmes : le respect des personnes; le respect des données; des méthodes éprouvées; une application rigoureuse. Les quatre thèmes mis en commun assurent l'utilisation éthique des algorithmes et des résultats de l’apprentissage automatique. Le cadre est ancré dans une vision qui cherche à créer un milieu de travail moderne et à fournir une orientation et un soutien à ceux qui utilisent les techniques d’apprentissage automatique. Il s’applique à tous les programmes et projets statistiques menés par Statistique Canada qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique. Cela comprend les algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés. Le cadre et les lignes directrices le supportant seront présentés dans un premier temps. Le processus de revue des projets utilisant l’apprentissage automatique, soit la façon dont le cadre est appliqué aux projets de Statistique Canada, sera ensuite expliqué. Finalement, des travaux futurs pour améliorer le cadre seront décrits.
Mots Clés : Apprentissage automatique responsable, explicabilité, éthique

Date de diffusion : 2021-10-15
3. Comment décomposer la variance due à la non-réponse : une méthode fondée sur l’erreur d’enquête totale Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800254957
Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20

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Articles et rapports (3)

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1. Exploration de l’intersectionnalité des caractéristiques chez les personnes qui ont fait une surdose d’opioïdes : une analyse par grappes
Articles et rapports : 82-003-X202300300001
Description : Pendant que la crise des opioïdes se poursuit au Canada, il est important de comprendre l’intersection entre les caractéristiques démographiques, socioéconomiques et d’utilisation des services des personnes qui font une surdose d’opioïdes afin de mieux éclairer les programmes de prévention et de traitement. Cette étude vise à déterminer, parmi les personnes qui ont fait une surdose d’opioïdes en Colombie-Britannique entre 2014 et 2016, des groupes distincts de personnes ayant un ensemble unique de caractéristiques et d’expériences.
Date de diffusion : 2023-03-15
2. Utilisation responsable de l’apprentissage automatique à Statistique Canada Archivé
Articles et rapports : 11-522-X202100100002
Description :
Un cadre pour l’utilisation des processus d’apprentissage automatique de façon responsable a été élaboré à Statistique Canada. Le cadre comprend des lignes directrices pour l’usage responsable de l’apprentissage automatique et une liste de contrôle connexe, qui sont organisées en quatre thèmes : le respect des personnes; le respect des données; des méthodes éprouvées; une application rigoureuse. Les quatre thèmes mis en commun assurent l'utilisation éthique des algorithmes et des résultats de l’apprentissage automatique. Le cadre est ancré dans une vision qui cherche à créer un milieu de travail moderne et à fournir une orientation et un soutien à ceux qui utilisent les techniques d’apprentissage automatique. Il s’applique à tous les programmes et projets statistiques menés par Statistique Canada qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique. Cela comprend les algorithmes d’apprentissage supervisés et non supervisés. Le cadre et les lignes directrices le supportant seront présentés dans un premier temps. Le processus de revue des projets utilisant l’apprentissage automatique, soit la façon dont le cadre est appliqué aux projets de Statistique Canada, sera ensuite expliqué. Finalement, des travaux futurs pour améliorer le cadre seront décrits.
Mots Clés : Apprentissage automatique responsable, explicabilité, éthique

Date de diffusion : 2021-10-15
3. Comment décomposer la variance due à la non-réponse : une méthode fondée sur l’erreur d’enquête totale Archivé
Articles et rapports : 12-001-X201800254957
Description :
Lorsqu’une méthode d’imputation linéaire est utilisée pour corriger la non-réponse, et sous certaines hypothèses, on peut attribuer au niveau des unités non-répondantes la variance totale. L’imputation linéaire n’est pas aussi restrictive qu’il n’y paraît car les méthodes les plus populaires comme l’imputation par ratio; donneur; moyenne et valeur auxiliaire sont toutes des méthodes d’imputation linéaires. Le cadre théorique ainsi que l’expression donnant la décomposition de la variance due à la non-réponse au niveau de l’unité seront présentés. Des résultats par simulation seront aussi présentés. Cette décomposition peut être utilisée pour prioriser le suivi de non-réponse, prioriser les corrections manuelles ou simplement orienter l’analyse des données.
Date de diffusion : 2018-12-20

Revues et périodiques (0)

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Date de modification :: 2024-05-18

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