What can lifespan variation tell us about trends in life expectancy in high income countries?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building on the findings of presentations 1 and 2, we turn to two further measures of population health: life expectancy at birth and lifespan variation. Life expectancy at birth provides a single figure that captures the overall mortality experience of a nation, and, in the absence of data artefact, a wide-scale environmental event such as war or natural disaster, a disease epidemic or mass migration, life expectancy can be expected to continue to improve in HICs. Concurrently lifespan variation, which measures the average gap between the age at death of an individual and the remaining life expectancy at that age, should decrease as life expectancy increases. Recent analysis of life expectancy improvements in HICs by the Office for National Statistics, using Human Mortality Database data, found that while Japan continues to see improvements, the UK and the USA fell to the bottom of the rankings. Economically, both the UK and Japan have experienced 'lost decades' of poor economic growth, in 1990s and 2010s respectively. Yet, while Japan continued to see life expectancy improvements, in the UK life expectancy stalled, and both countries saw an increase in lifespan variation. In this presentation, we will present the analysis of lifespan variation of 5 HICs: the USA, where life expectancy has declined, the UK, where gains in life expectancy have trailed behind those in other industrialised countries, Japan, which has seen sustained progress, and France and Canada, neighbours of the UK and USA respectively, which lie in the middle. We will examine what can be determined from these measures over periods of poor economic growth, and the implications for achieving 'sustainable growth'.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».