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Enregistrement W4247664010 · doi:10.1057/978-1-137-46781-2_1

Introduction

2016· book-chapter· en· W4247664010 sur OpenAlexaboutno aff
Emma Parry, Jean McCarthy

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyPopulationTotal fertility rateDemographyFertilityWorld populationGeographyBirth ratePopulation ageingSub-replacement fertilityQuarter (Canadian coin)Projections of population growthSocioeconomicsEconomicsSociologyFamily planningResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing longevity, driven by advances in human health and broad improvements to quality of life, is one of the greatest achievements of our time. The 2015 Revision of World Population Prospects states that life expectancy at birth is projected to rise from 70 years in 2010–2015, to 77 years in 2045–2050, and to 83 years in 2095–2100 (UN 2015: 6). This global triumph, however, creates unique challenges concerning both the economic and social structure of society, since the global population is ageing at a rate “without parallel in the history of humanity” (UN 2001: xxviii). Approximately one-quarter (26 per cent) of the world’s people are under 15 years of age, 62 per cent are aged 15–59 years, and 12 per cent are aged 60 or over (UN 2015: 1). The population aged 60 or over, which currently stands at 901 million, is the fastest growing—at a rate of 3.26 per cent per year. By 2050, all major areas of the world, except Africa, will have nearly a quarter or more of their populations aged 60 or over. Where future population dynamics are largely dependent on fertility rates, many countries are experiencing below-replacement fertility, and global fertility is projected to fall throughout the rest of this century. As such, the age structure of the global population is shifting from the traditional population pyramid towards the so-called “population dome” (The Economist 2014).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,034

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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