Impact of homicide and traffic crashes on life expectancy in the largest Latin American country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brazil and Canada are on opposite poles of the spectrum for life expectancy in America. We identified factors underlying Brazil's lower life expectancy relative to Canada, with emphasis on the role of injury compared with other major causes. METHODS: We computed life expectancy at birth in Brazil and Canada in 2010 and identified the ages and causes of death responsible for the gap between both countries. The main outcome measure was the contribution of homicide and traffic accidents to the gap, compared with other causes of death. RESULTS: Relative to Canada, life expectancy was lower in Brazil by 8.2 years (men) and 5.2 years (women). Injury lowered life expectancy of men in Brazil by 2.2 years, or more than a quarter of the gap, mainly due to homicide and traffic accidents between ages 20 and 64 years. Homicide and traffic accidents contributed more than all circulatory diseases combined. In women, circulatory disease was the most important cause of lower life expectancy. CONCLUSIONS: In 2010, homicides and traffic accidents were the principal cause for short life expectancy of men in Brazil. Improving life expectancy in Brazil requires addressing the root causes of inequalities that drive illicit drug trade, violence and accidents.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».