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Enregistrement W4388860346 · doi:10.23736/s0393-3660.23.05033-7

Sex ratio at birth in Canada: a male excess in Quebec

2023· article· it· W4388860346 sur OpenAlexaboutno aff
Victor Grech

Notice bibliographique

RevueGazzetta Medica Italiana Archivio per le Scienze Mediche · 2023
Typearticle
Langueit
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyLogistic regressionEthnic groupAgency (philosophy)Multivariate analysisSex ratioGeographyStatisticsSociologyPopulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to analyze the Canadian sex ration at birth (male divided by total births [M/T]), which approximates 0.515 and is influenced by many factors.METHODS: This study analyzed M/T related to the thirteen different regions and territories of Canada. In order to proceed with this analysis, anonymous data were downloaded from Statistics Canada, the Canadian Government agency that elaborates statistics (period 1971-2021).RESULTS: The results showed that there were 18,346,479 births (of which 9,416,634 males and 8,929,845 females, with M/T 0.5133, and 95% CI: 0.5130-0.5135). These data were significantly lower than the expected value (χ2=125.1, P<0.001). Within this framework, Quebec had the highest M/T (0.5139), and this was significantly higher, when compared with the aggregate of the rest. Indeed, M/T in Quebec was higher than almost all the other provinces and territories, Mexico, and the United States.CONCLUSIONS: Quebec is uniquely Francophile in the North American continent, in all aspects. It is uncertain why Quebec should have a higher M/T and it is possible that cultural factor/s may be somehow responsible, including sex-selective termination of female fetuses if there is a high percentage of ethnic groups with son preference. Further elucidation is only possible by access to individual maternal data and the performance of a multivariate analysis (logistic regression outcome male/female). Such comprehensive data is rarely available and then typically only to researchers within their own countries.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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