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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».