A Novel Method for Verifying War Mortality while Estimating Iraqi Deaths for the Iran-Iraq War through Operation Desert Storm (1980-1993)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We estimated war-related Iraqi mortality for the period 1980 through 1993. METHOD: To test our hypothesis that deaths reported by siblings (even dating back several decades) would correspond with war events, we compared sibling mortality reports with the frequency of independent news reports about violent historic events. We used data from a survey of 4,287 adults in 2000 Iraqi households conducted in 2011. Interviewees reported on the status of their 24,759 siblings. Death rates were applied to population estimates, 1980 to 1993. News report data came from the ProQuest New York Times database. RESULTS: About half of sibling-reported deaths across the study period were attributed to direct war-related injuries. The Iran-Iraq war led to nearly 200,000 adult deaths, and the 1990-1991 First Gulf War generated another approximately 40,000 deaths. Deaths during peace intervals before and after each war were significantly lower. We found a relationship between total sibling-reported deaths and the tally of war events across the period, p = 0.02. CONCLUSIONS: We report a novel method to verify the reliability of epidemiological (household survey) estimates of direct war-related injury mortality dating back several decades.
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».