Creating Complete Mortality Life Tables for CARICOM: The Cases of Trinidad & Tobago and Jamaica
Notice bibliographique
Résumé
Complete population mortality tables (CPMTs) provide mortality rates and life expectancies at successive integer ages starting at age 0 and ending at a sufficiently high age (e.g., age 100 years). CPMTs are important because they enable evidence-based analysis and decision-making across various government sectors. CPMTs are also important for actuaries in developing countries where credible mortality data on insured lives may be scarce. Despite CPMTs’ importance, countries in the Caribbean Community (CARICOM), like many other developing countries, do not have CPMTs. Instead, many CARICOM countries produce their own abridged population mortality tables (APMTs), which are less informative than CPMTs because they provide mortality and life expectancy information for grouped age intervals. As Trinidad and Tobago and Jamaica are two of the largest economies in CARICOM, our goal is to use their most recent existing APMTs and convert them to CPMTs. The mortality plots produced by Trinidad and Tobago and Jamaica APMTs show “accident humps” for both male and female mortality rates, which make them suitable for the Heligman–Pollard (H&P) method of expanding APMTs. Although CARICOM countries are diverse in many ways, they are sufficiently similar that mortality tables produced for Trinidad and Tobago and for Jamaica will be more relevant to CARICOM countries than tables based on the mortality experience of developed countries such as the United States, Canada, the United Kingdom, or members of the European Union. Hence we anticipate that these tables will benefit Trinidad and Tobago and Jamaica and will be used by other CARICOM countries with minimum modifications to aid their governments’ planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».