Estimating change in a proportion by combining measurements from a true and a fallible classifier

On considere une classification binaire d'une grande population en deux points du temps: avec erreur pour la population totale, utilisant un classificateur faillible; sans erreur, pour un echantillon aleatoire, utilisant un classificateur precis