Опыт анализа динамики больших временных рядов демографических параметров стран мира и России
Notice bibliographique
Résumé
I performed the analysis of large time series of world demographic data and the values of GDP per capita of the countries for long periods of time, starting from 1600 or 1800 years. The data were represented by a non-profit Foundation Gapminder. My results show that these parameters have undergone changes of different size and speed over the time. The strongest and the most variety of changes have occurred with the GDP per capita – from 1800 its value increased in 2787 time in Australia and in 1776 times in Canada. At the same time, in some countries, its value increased 'only' 30 to 40 times (in India and China). Demographic parameters varied more conservative. For 400 years, the number of population in different countries has increased from 5 to 11 times, and the rate of growth, in most cases in the 1600–1800 years grew relatively slowly, the most rapid population growth is happening now, although in a number of developed and very poor countries have declining populations. In general, basic demographic parameters are improved in most countries: life expectancy and net fertility and mortality, infant mortality, maternal mortality. Now in a number of developed countries have been reducing the number of children per woman. In general, over the past 30 years the number of people whose standard of living has reached according to the UN definition, a «moderate degree of development», more than doubled – from 1.6 up to 3.5 billion that is constituted more than a half of the population of the Earth. However, poverty is not terminated and, apparently, will not be terminated for the long time. One of the most difficult questions is the forthcoming growth of the population of the Earth, and I discuss the new approaches to forecast this matter. big time-series; demographic parameters; the gross domestic product per capita; life expectancy; maternal mortality; fertility; forecasting of the population of the Earth
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».