Military fatality rates (by cause) in Afghanistan and Iraq: a measure of hostilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Military fatalities occur in clusters, and causes differ between theatres of operation or within-theatre over time. AIM: Based on around 500 coalition deaths, identify major causes in Iraq and Afghanistan. For consecutive periods (1: May 1 to September 17, 2006, 2: September 18, 2006 to February 4, 2007), ascertain UK and others' numbers deployed to compare fatality rates per 1000-personnel years. Take account of clustering: deaths per fatal improvised explosive device (IED) incident, and in making short-term projections for Afghanistan. METHODS: Cause and date of coalition deaths in Iraq and Afghanistan are as listed in http://www.iCasualties.org, where each death is designated as hostile or non-hostile. Numbers deployed in 2006 were available for UK and Canada, and for US to Iraq. FINDINGS: Out of 537 coalition fatalities in Iraq in 2006 to September 17, 2006, 457 (85%) were hostile, but only half were in Afghanistan (October 2001 to September 17, 2006: 52%, 249/478). Air losses accounted for 5% fatalities in Iraq, but 32% in Afghanistan. IEDs claimed three out of five hostile deaths in Iraq, only a quarter in Afghanistan. Deaths per fatal IED incident averaged 1.5. In period 1, 50/117 military deaths in Afghanistan were UK or Canadian from 6750 personnel, a fatality rate of 19/1000/year, nearly four times the US rate of 5/1000/year in Iraq (based on 280 deaths). Sixty out of 117 fatalities in Afghanistan occurred as clusters of two or more deaths. In period 2, fatality rates changed: down by two-thirds in Afghanistan for UK and Canadian forces to 6/1000/year (18 deaths), up by 46% for US troops in Iraq to 7.5/1000/year (416 deaths). INTERPRETATION: Rate, and cause, of military fatalities are capable of abrupt change, as happened in Iraq (rate) and Afghanistan (rate and cause) between consecutive 140-day periods. Forecasts can be wide of the mark.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».