Estimating the stochastic uncertainty underlying sample-based estimates of infant mortality in the Philippines: a first-time application to a country in the Southeast Asia/Pacific Basin region
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infant mortality is an important population health statistic that is often used to make health policy decisions. Unfortunately, these data are not available for all populations. A newly developed method is presented for accounting for the stochastic uncertainty found in infant mortality rates (IMRs) estimated from sample surveys and for the first time applied to a country in the Southeast Asian/Pacific Basin area, the Philippines. The method is founded on the fact that there are two sources of variation in sample-based estimates of IMRs: (1) sample size; and (2) variation of infant deaths. The approach is aimed at taking into account stochastic uncertainty while preserving information concerning the uncertainty due to sampling. In applying the method to the Philippines, the sample-based IMR estimates appear to perform well in terms of accounting for stochastic uncertainty. This finding is consistent with previous research assessing this approach in Africa and with variations, in Canada, Europe and the United States, which suggests that in the form presented here or in one of its variants, it could successfully be employed not only elsewhere in the Southeast Asia/Pacific Basin region but also in East Asia, North Asia, South Asia, and West Asia.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle