Notice bibliographique
Résumé
Abstract In many studies the twinning rate, being strongly dependent on maternal age (and parity), has been standardised according to the maternal age distribution. The direct method requires very informative twinning data for the target population. The indirect method is used when the data for the target population is not sufficiently informative or when the target population is small. We have earlier introduced an alternative indirect technique for standardising the twinning rate. Our technique requires even less of the twinning data. Besides maternal age, parity is an influential factor, and should, if possible, be taken into account. In this study we present the traditional standardisation methods based on both maternal age and parity, we propose a new direct standardisation method and we develop our standardisation methods so that they take into account both maternal age and parity. We apply these standardisation methods to data from Finland, 1953–1964, from St. Petersburg, Russia, 1882–92, from Canada 1952–1967, and from Denmark, 1896–1967. These methods all give results very similar to those for the Finnish data, but the effect of parity is strongest with the direct methods. This may be due to the fact that, among extramarital maternities, parity has a strongly increasing effect on the twinning rate. This may be attributed to a higher reproduction capacity among unmarried mothers. Standardisations of the Canadian and the Danish data also give reliable results. With the St. Petersburg data, however, the different standardisations show notable discrepancies. These discrepancies are compared with Allen’s findings.
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 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 | 0,067 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».