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Enregistrement W2539132333 · doi:10.1371/journal.pone.0164709

A Novel Method for Verifying War Mortality while Estimating Iraqi Deaths for the Iran-Iraq War through Operation Desert Storm (1980-1993)

2016· article· en· W2539132333 sur OpenAlexaff
Shang-Ju Li, Abraham D. Flaxman, Riyadh Lafta, Lindsay P. Galway, Tim K. Takaro, Gilbert Burnham, Amy Hagopian

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesInstitute for Health Metrics and EvaluationJohns Hopkins UniversityUniversity of Washington
Mots-clésDemographySiblingEpidemiologyPopulationSpanish Civil WarInjury preventionPoison controlVietnam WarMortality rateSuicide preventionMedicineGeographyEnvironmental healthPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,448
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,032 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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