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0861 |aCS11-522/2024-1-27F-PDF
1001 |aKay, Francesca, |eauteur.
24510|aBoutique multiservice d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour les statistiques officielles / |cpar Francesca Kay.
2461 |iEn tête du titre : |aRecueil du Symposium de 2024 de Statistique Canada : |ble futur des statistiques officielles
264 1|a[Ottawa] : |bStatistique Canada = Statistics Canada, |cle 8 septembre 2025.
300 |a1 ressource en ligne (9 pages non numérotées).
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4901 |a[La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil], |x1709-822X
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : One-stop-shop for artificial intelligence and machine learning for official statistics.
520 |a« Dans le présent article, plusieurs défis rencontrés lors de l’établissement des estimations de la population américaine d’après les dossiers administratifs (DA) en 2020 sont identifiés. Parmi ces enjeux, mentionnons l’exactitude au niveau de l’emplacement, la couverture des personnes et la cohérence dans le temps, le filtrage des non-résidents et des personnes décédées à la date de référence, le dévoilement des couplages manquants entre les enregistrements de personnes et d’adresses et la prévision des caractéristiques démographiques. Plusieurs façons d’aborder ces questions sont examinées. Les résultats des régressions illustrent la façon dont les défis et les solutions ont une incidence sur les estimations de la population des comtés basées sur les DA »--Résumé, page [2].
650 6|aIntelligence artificielle.
650 6|aApprentissage automatique.
650 6|aStatistiques démographiques.
655 7|aStatistiques|2rvmgf
7102 |aStatistique Canada, |eorganisme de publication.
77508|tOne-stop-shop for artificial intelligence and machine learning for official statistics / |w(CaOODSP)9.966895
830#0|aSérie des symposiums internationaux de Statistique Canada,|x1709-822X.|w(CaOODSP)9.502081
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