Pregnancies and live births, active component service women, U.S. Armed Forces, 2012-2016.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This report summarizes data on the demographic and military characteristics of women and women of childbearing potential (WOCBP) in the active component of the U.S. Armed Forces during 2012-2016. Data on pregnancy-related care and birth rates are also presented. In 2016, WOCBP comprised the vast majority of active component service women. The largest proportions of WOCBP were in the categories of women who were 20-24 years old, non-Hispanic white, junior enlisted rank, and in a communications/intelligence occupation. WOCBP were roughly equally distributed in the Army, Navy, and Air Force, whereas only 7.5% served in the Marine Corps. Slightly more than one-quarter of WOCBP had ever deployed to the U.S. Central Command area of responsibility (CENTCOM AOR). In 2016, 13.1% of all WOCBP had at least one pregnancy-related event and 1.1% of deployed WOCBP had a pregnancy event during a deployment to CENTCOM AOR. The prevalence of pregnancy decreased slightly over the surveillance period. There were 63,879 live births during the surveillance period, for an overall live birth rate of 64.9 live births per 1,000 person-years (p-yrs). This rate of live births decreased steadily from 69.8 per 1,000 p-yrs in 2012 to 59.7 per 1,000 p-yrs in 2016. Rates of live births were highest among women who were 30-34 years old, enlisted or junior officer rank, Army, in healthcare occupations, and married. About one-quarter of the total live births were cesarean deliveries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle