Exemples d'utilisation de Catalist en Français et leurs traductions en Danois
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Colloquial
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Official
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Medicine
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Financial
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Ecclesiastic
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Official/political
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Computer
Sur les 40 entreprises qui ont participé, Catalist est venu à la deuxième place.
En plus de ce concours de correspondance, Ansolabehere etHersh ont créé leur propre défi d'adaptation pour Catalist.
Cela devrait nous donner confiance que les procédures correspondantes de CATALIST sont essentiellement à l'état- of- the- art.
Tout d'abord, Catalist participé à un concours de correspondance qui a été exécuté par un, tiers indépendant: la MITRE Corporation.
Ils ont fourni certains de ces dossiers avec certains de leurs champs expurgés à Catalist puis comparé les rapports de CATALIST de ces champs à leurs valeurs réelles.
Par exemple, Catalist devait décider si le Homie J Simpson dans le CCES était la même personne que le Homer Jay Simpson dans leur fichier de données de base.
Dans la pratique, l'appariement est un processus difficile et salissant, et,pour empirer les choses pour les chercheurs, Catalist considéré comme sa technique d'adaptation à être propriétaire.
Mais, Catalist a dû faire le lien en utilisant des identifiants imparfaits, dans ce cas, le nom, le sexe, l'année de naissance, et l'adresse du domicile.
Pour ces quatre variables démographiques, les chercheurs ont trouvédes niveaux beaucoup plus élevés d'accord entre le rapport d'enquête et les données dans le fichier maître Catalist que pour le vote.
Ainsi, le fichier de données maître Catalist semble avoir une information de qualité pour des caractères autres que le vote, ce qui suggère qu'il n'y a pas de mauvaise qualité générale.
Il est important de noter que même si Ansolabehere etHersh ont été encouragés par la qualité des données de Catalist, d'autres évaluations de vendeurs commerciaux ont été moins enthousiastes.
Heureusement, les rapports de Catalist étaient proches des valeurs retenues, indiquant que Catalist pourrait correspondre à des enregistrements des électeurs partielles sur leur dossier de données de base.
Il est important de noter que, bien que dans ce cas,les chercheurs ont été encouragés par la qualité des données de Catalist, d'autres évaluations de fournisseurs commerciaux ont été moins enthousiastes.
Ainsi, Catalist avait à faire le lien en utilisant des identifiants imparfaites, dans ce cas quatre éléments d'information sur chaque répondant: nom, sexe, année de naissance et l'adresse de la maison.
Le processus de combiner plusieurs sources de documents administratifs dans un maître-datafile le processus qui Catalist employés est commun dans les bureaux de statistique de certains gouvernements nationaux.
En plus de ces informations, Ansolabehere et Hersh ont été particulièrement intéressés à comparer le comportement devote rapporté au comportement de vote validé(ie, les informations contenues dans la base de données Catalist).
Bien que Catalist était prêt à discuter de son traitement de données et de fournir certaines de ses données brutes, il était tout simplement impossible pour les chercheurs d'examiner l'ensemble du pipeline de données Catalist.
Le processus consistant à combiner de nombreuses sources de documents administratifs dans un fichier de données maître- le processus que Catalist emploie- est courant dans les bureaux de statistique de certains gouvernements nationaux.
Ensuite, ils ont donné leurs données à Catalist, et Catalist leur a remis un fichier de données fusionné qui comprenait le comportement de vote validé(de Catalist), le comportement de vote autodéclaré(du CCES) et la démographie et les attitudes des répondants(du CCES)(figure 3.13).
Ceci est une grave préoccupation car un critique pourrait spéculer que les grandes différences entre les rapports d'enquête sur le CCES etle comportement dans le fichier de données de base Catalist ont été causées par des erreurs dans le fichier de données de base, et non par de fausses déclarations par les répondants.
Ensuite, les chercheurs ont donné ces données à Catalist et Catalist ont donné aux chercheurs un fichier fusionné de données inclus validé comportement de vote(de Catalist), le comportement de vote auto- déclarée(de CCES) et les données démographiques et les attitudes des répondants(de CCES).
Cependant, à la fois le traitement des données et d'appariement sont essentiels à l'existence continue de Catalist comme une entreprise afin qu'elle puisse investir des ressources dans la résolution de ces problèmes, souvent à une échelle qui ne chercheur universitaire ou un groupe de chercheurs peuvent égaler.
Deuxièmement, en partie en utilisant les données de Catalist, Ansolabehere et Hersh ont développé trois mesures différentes de la qualité des dossiers comté de vote, et ils ont constaté que le taux estimé de sur- déclaration du vote était essentiellement lié à aucun de ces mesures de la qualité des données, une constatation qui suggèrent que les taux élevés de sur- déclaration ne sont pas entraînées par les comtés avec exceptionnellement faible qualité des données.
Tout d'abord, en plus de comparer le vote autodéclarée au vote dans le fichier maître Catalist, les chercheurs ont également comparé partie auto- déclarée, la race, le statut de l'inscription des électeurs(par exemple, enregistré ou non enregistré) et la méthode de vote(par exemple, en personne, absent bulletin de vote, etc.) à ces valeurs trouvées dans les bases de données Catalist.
Ensuite, les chercheurs ont donné ces données à Catalist et Catalist ont donné aux chercheurs un fichier fusionné de données inclus validé comportement de vote(de Catalist), le comportement de vote auto-déclarée(de CCES) et les données démographiques et les attitudes des répondants(de CCES).