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在美国，十三个主要统计机构、单位或许多其他机构的项目会生成涉及许多主题领域的各种关键统计数据。确保这些统计数据广泛可用、值得信赖且具有权威性对于各级政府的政策制定者和项目管理者、私营部门决策者、研究人员、媒体和公众来说至关重要。官方估计的透明度以及检查这些估计背后的方法（设计、算法、代码、定义）的能力对于理解和接受它们的信任和权威性至关重要。这需要通过制作和传播所有相关文件来实现。2019 年 4 月，由 NSF/NCSES 赞助的 CNSTAT（国家科学、医学和工程学院下属的国家统计委员会）批准了一个小组来调查联邦统计数据的透明度和可重复性。该小组于 2021 年 11 月发布了其报告（国家科学与工程统计中心和所有联邦统计机构的统计信息透明度）。Dan Gillman 将描述该报告并提供关于文档（更正式意义上的元数据）如何支持透明度的技术讨论。支持透明度的元数据的三个主要标准被考虑：符合标准、元数据质量以及系统查找、链接和使用元数据的可用性。这些标准被定义，并且它们与透明度的关系将被讨论。关于演讲者：Dan Gillman 是美国劳工统计局 (BLS) 调查方法研究办公室的信息科学家。他的研究兴趣包括元数据、标准、分类、术语和透明度。他最近在美国国家科学院下属的美国国家统计委员会赞助的联邦统计透明度和可重复性小组任职，该小组的报告于 2021 年 11 月发布。此外，Dan 还是多项国家和国际标准开发工作的重要成员，并担任主席，尤其是统计元数据。他还是 BLS 和劳工部多个元数据系统开发项目的内部顾问；并领导了为所有 BLS 时间序列建立术语分类的工作。如需更多信息，请联系 WSS 方法项目主席 Yan Li (yli6@umd.edu)。
主席：Michael Jadoo 博士，生产力办公室和……
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