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Enregistrement W2803937486 · doi:10.3917/popu.1801.0091

De jure and de facto deaths. The impact of unregistered attendees and absentees on urban death rates in early twentieth-century Belgium

2018· article· fr· W2803937486 sur OpenAlexaff
Tina Van Rossem, Patrick Deboosere, Isabelle Devos

Notice bibliographique

RevuePopulation (English Edition) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le non-enregistrement de la migration temporaire peut être à l’origine d’écarts importants entre les taux de mortalité selon qu’ils sont calculés sur la base de la résidence légale, effective ou habituelle des personnes décédées. Les taux les plus indiqués sont, selon nous, ceux obtenus à partir de la résidence habituelle. Les résidents habituels sont en effet les plus exposés aux risques attachés à une ville donnée. Les recensements, les statistiques d’état civil et les certificats de décès de Belgique nous permettent de calculer les taux de mortalité de populations ayant leur résidence habituelle dans trois grandes villes belges (Bruxelles, Liège et Schaerbeek) en 1910 et de les comparer aux taux jusqu’à présent calculés selon le lieu du décès. De façon très significative, l’existence d’institutions médicales dans de grandes agglomérations comme Liège et Bruxelles accroît artificiellement les taux basés sur les décès qui surviennent sur leur territoire. Le contraire est vrai pour la commune suburbaine de Schaerbeek : beaucoup de personnes qui y ont leur résidence habituelle décèdent ailleurs. Ces résultats suggèrent que, pour certains groupes d’âges, la surmortalité à Bruxelles au xix e et au début du xx e siècle peut être imputée en partie au grand nombre de personnes décédant dans la capitale sans y avoir leur résidence habituelle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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