An ARDL Analysis Of The Exchange Rates Principal Determinants: ASEAN-5 Aligned with The Yen
Notice bibliographique
Résumé
People age at different rates. We have proposed that rates of aging can be quantified by the rate at which individuals accumulate health deficits. Earlier estimates, using cross-sectional analyses suggested that deficits accumulated exponentially, at an annual rate of 3.5%. Here, we estimate the rate of deficit accumulation using longitudinal data from the Canadian National Population Health Survey. By analyzing age-specific trajectories of deficit accumulation in people aged 20 years and over (n = 13,668) followed biannually for 16 years, we found that the longitudinal average annual rate of deficit accumulation was 4.5% (±0.75%). This estimate was notably stable during the adult life span. The corresponding average doubling time in the number of deficits was 15.4 (95% CI 14.82-16.03) years, roughly 30% less than we had reported from the cross-sectional analysis. Earlier work also established that the average number of deficits accumulated by individuals (N), equals the product of the intensity of environmental stresses (λ) causing damage to the organism, by the average recovery time (W). At the individual level, changes in deficit accumulation can be attributed to both changes in environmental stresses and changes in recovery time. By contrast, at the population level, changes in the number of deficits are proportional to the changes in recovery time. In consequence, we propose here that the average recovery time, W doubles approximately every 15.4 years, independently of age. Such changes quantify the increase of vulnerability to stressors as people age that gives rise to increasing risk of frailty, disability and death. That deficit accumulation will, on average, double twice between ages 50 and 80 highlights the importance of health in middle age on late life outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».