Disuguaglianze nella durata della vita per grado d'istruzione in Italia all'inizio degli anni 2000
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents measures of differential mortality in Italy by educational level. The results refer to the year 2001 because the census is the only source providing data about population by level of education; as to deaths the data are provided by death certificates. As often happens, in order to compute differential mortality using these period frequencies it was necessary to confront problems both in the use of unlinked records and in relation to limitations in statistical documents; that is why we classified the population in only two groups: one with a low level of education and the other with a high level. We used a logit relational method to build life tables according to the levels of education. Particular attention was given to expectation of life at the ages from 35 to 65. At 35 years of age the expectation of life for a person with a low level of education is about 7.5 years less than for a person of a higher level in case of a male, and 6.5 years less in case of a female. The tendency continues, and at the age of 65 the expectation for those with a lower level is one quarter less in case of males and one fifth less in case of females. We found that a linear relationship exists between life expectancy and standardized rates among the Italian provinces; the same relation is also true for the analogous indicators of differential mortality by educational level.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».