Life-span and life expectancy - [Opinion]
Notice bibliographique
Résumé
RAY KURZWEIL, GOOGLE'S CHIEF FUTURIST, says that if you can just hang on until 2029, medical advances will start to "add one additional year, every year, to your life expectancy. By that I don't mean life expectancy based on your birth date but rather your remaining life expectancy." Curious readers can calculate what this trend would do to the growth of the global population, but I will limit myself here to a brief review of survival realities. · In 1850, the combined life expectancies of men and women stood at around 40 years in the United States, Canada, Japan and much of Europe. Since then the values have followed an impressive, almost perfectly linear increase that nearly doubled them, to almost 80 years. Women live longer in all societies, with the current maximum at just above 87 years in Japan. · The trend may well continue for a few decades, given that life expectancies of elderly people in affluent countries rose almost linearly from 1950 to 2000 at a combined rate of about 34 days per year. But absent fundamental discoveries that change the way we age, this trend to longer life must weaken and finally end. The long-term trajectory of Japanese female life expectancies—from 81.91 years in 1990 to 87.26 years in 2017-fits a symmetrical logistic curve that is already close to its asymptote of about 90 years. The trajectories for other affluent countries also show the approaching ceiling. Records available show two distinct periods of rising longevity: Faster linear gains (about 20 years in half a century) prevailed until 1950, followed by slower gains. · If we are still far from the limit to the human life-span, then the largest survival gains should be recorded among the oldest people. This was indeed the case for studies conducted in France, Japan, the United States, and the United Kingdom from the 1970s to the early 1990s. Since then, however, the gains have leveled off.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,022 |
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 ».