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Enregistrement W2127052806 · doi:10.1177/0022343307082071

A New Dataset on Infant Mortality Rates, 1816—2002

2007· article· en· W2127052806 sur OpenAlexaff
M. Rodwan Abouharb, Anessa L. Kimball

Notice bibliographique

RevueJournal of Peace Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfant mortalityProxy (statistics)Per capitaDemographyConsumption (sociology)GeographyEconomic growthEnvironmental healthEconomicsMedicineDeveloping countrySocial scienceSociologyPopulationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Systematic data on annual infant mortality rates are of use to a variety of social science research programs in demography, economics, sociology, and political science. Infant mortality rates may be used both as a proxy measure for economic development, in lieu of energy consumption or GDP-per-capita measures, and as an indicator of the extent to which governments provide for the economic and social welfare of their citizens. Until recently, data were available for only a limited number of countries based on regional or country-level studies and time periods for years after 1950. Here, the authors introduce a new dataset reporting annual infant mortality rates for all states in the world, based on the Correlates of War state system list, between 1816 and 2002. They discuss past research programs using infant mortality rates in conflict studies and describe the dataset by exploring its geographic and temporal coverage. Next, they explain some of the limitations of the dataset as well as issues associated with the data themselves. Finally, they suggest some research areas that might benefit from the use of this dataset. This new dataset is the most comprehensive source on infant mortality rates currently available to social science researchers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations84
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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