Typologies of Extreme Longevity Myths
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Political, national, religious, and other motivations have led the media and even scientists to errantly accept extreme longevity claims prima facie. We describe various causes of false claims of extraordinary longevity. Design and Methods. American Social Security Death Index files for the period 1980-2009 were queried for individuals with birth and death dates yielding ages 110+ years of age. Frequency was compared to a list of age-validated supercentenarians maintained by the Gerontology Research Group who died during the same time period. Age claims of 110+ years and the age validation experiences of the authors facilitated a list of typologies of false age claims. Results. Invalid age claim rates increase with age from 65% at age 110-111 to 98% by age 115 to 100% for 120+ years. Eleven typologies of false claims were: Religious Authority Myth, Village Elder Myth, Fountain of Youth Myth (substance), Shangri-La Myth (geographic), Nationalist Pride, Spiritual Practice, Familial Longevity, Individual and/or Family Notoriety, Military Service, Administrative Entry Error, and Pension-Social Entitlement Fraud. Conclusions. Understanding various causes of false extreme age claims is important for placing current, past, and future extreme longevity claims in context and for providing a necessary level of skepticism.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».