Population profiling in China by gender and age: implication for HIV incidences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the world's largest population, HIV spread in China has been closely watched and widely studied by its government and the international community. One important factor that might contribute to the epidemic is China's numerous surplus of men, due to its imbalanced sex ratio in newborns. However, the sex ratio in the human population is often assumed to be 1:1 in most studies of sexually transmitted diseases (STDs). Here, a mathematical model is proposed to estimate the population size in each gender and within different stages of reproduction and sexual activities. This population profiling by age and gender will assist in more precise prediction of HIV incidences. METHOD: The total population is divided into 6 subgroups by gender and age. A deterministic compartmental model is developed to describe birth, death, age and the interactions among different subgroups, with a focus on the preference for newborn boys and its impact for the sex ratios. Data from 2003 to 2007 is used to estimate model parameters, and simulations predict short-term and long-term population profiles. RESULTS: The population of China will go to a descending track around 2030. Despite the possible underestimated number of newborns in the last couple of years, model-based simulations show that there will be about 28 million male individuals in 2055 without female partners during their sexually active stages. CONCLUSION: The birth rate in China must be increased to keep the population viable. But increasing the birth rate without balancing the sex ratio in newborns is problematic, as this will generate a large number of surplus males. Besides other social, economic and psychological issues, the impact of this surplus of males on STD incidences, including HIV infections, must be dealt with as early as possible.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle