Discoveries and Dissimulations: The Impact of Abortion Deaths on Maternal Mortality in British Columbia*
Notice bibliographique
Résumé
One of the most striking improvements in the health of Canadian women was brought about by the lowering of the risk of maternal mortality. Between the 1930s and 1960s the chances of dying in pregnancy fell from about 1 in 150 to 1 in 3,000. Maternal deaths, which in the early 1930s had accounted for 10 to 15 per cent of all deaths among women in the childbearing years, fell in three decades to 2 to 3 per cent. 1 This dramatic breakthrough was so welcomed that few have asked why it occurred so late. In the early nineteenth century about one-quarter of the deaths of women aged between 15 and 50 were related to pregnancy and its complications. With the onrush of medical improvements associated with Joseph Lister’s discovery of antisepsis in 1867 there was the real possibility of eliminating many of the traditional causes of maternal death. 2 Conditions did improve somewhat, but if one were to judge by the statistical data the gains made in the first decades of the twentieth century were still disappointingly modest. Whereas the infant mortality rate fell from 120 deaths per 1,000 live births at the beginning of the century to 68 per 1,000 by 1936, the maternal mortality rate continued to hover at about 5 per 1,000 and actually rose to a century high of 5.8 per 1,000 in 1930. 3
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».