Mortality rates among children and teenagers living in Inuit Nunangat, 1994 to 2008.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because Vital Statistics data do not include information on Inuit identity in all jurisdictions, mortality rates cannot be calculated specifically for Inuit. However, Inuit in Canada are geographically concentrated--78% live in Inuit Nunangat, and 82% of the area's total population identify as Inuit. While there are limitations, geographic approaches can be employed to calculate mortality for the population of that area. DATA AND METHODS: The Vital Statistics Database (1994 to 2008) and population estimates were used to calculate age-standardized mortality rates (ASMRs) in five-year intervals around the 1996 and 2006 Census years. Mortality rates were calculated for 1- to 19-year-olds living in Inuit Nunangat and those living elsewhere in Canada. RESULTS: The ASMR in 2004-2008 for 1- to 19-year-olds in Inuit Nunangat was 188.0 deaths per 100,000 person-years at risk, five times the rate (35.3) elsewhere in Canada. The disparity had not narrowed over the previous decade. In Inuit Nunangat, injuries were responsible for 64% of deaths of children and teenagers, compared with 36% in the rest of Canada. INTERPRETATION: The persistently high mortality rates for children and teenagers living in Inuit Nunangat, compared with the rest of Canada, are important in understanding the health and socio-economic situation of residents of this region.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».