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Enregistrement W1948174310 · doi:10.25336/p6130b

Narrowing sex differences in life expectancy: regional variations, 1971-1991

2001· article· en· W1948174310 sur OpenAlexafffundvenueabout
Frank Trovato, N. M. Lalu

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésLife expectancyDemographyContext (archaeology)GeographyPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of industrialized nations have recently experienced some degrees of constriction in their long-standing sex differentials in life expectancy at birth. In this study we examine this phenomenon in the context of Canada’s regions between 1971 and 1991: Atlantic (Newfoundland, Nova Scotia, New Brunswick, Prince Edward Island); Quebec, Ontario, and the West (Manitoba, Saskatchewan, Alberta, British Columbia, Yukon and Northwest Territories). Decomposition analysis based on multiple decrement life tables is applied to address three questions: (1) Are there regional differentials in the degree of narrowing in the sex gap in life expectancy? (2) What is the relative contribution of major causes of death to observed sex differences in average length of life within and across regions? (3) How do the contributions of cause-of-death components vary across regions to either widen or narrow the sex gap in survival? It is shown that the magnitude of the sex gap is not uniform across the regions, though the differences are not large. The most important contributors to a narrowing of the sex gap in life expectancy are heart disease and external types of mortality (i.e., accidents, violence, and suicide), followed by lung cancer and other types of chronic conditions. In substantive terms these results indicate that over time men have been making sufficient gains in these causes of death as to narrow some of the gender gap in overall survival. Regions show similarity in these effects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2001
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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