TREND: United States Department of Veterans Affairs. Veterans Population: Veteran Deaths | State: Alabama, Alaska, Arizona, Arkansas, California, Colorado, Connecticut, Delaware, Florida, Georgia, Hawaii, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Mississippi, Missouri, Montana, Nebraska, Nevada, New Hampshire, New Jersey, New Mexico, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, South Dakota, Tennessee, Texas, Utah, Vermont, Virginia, Washington, Washington DC, West Virginia, Wisconsin, Wyoming | Age: All Ages | Gender: All Genders, 2000 - 2030. Data-Planet™ Statistical Datasets by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 033-001-002
Notice bibliographique
Résumé
United States Department of Veterans Affairs. Veterans Population: Veteran Deaths | State: Alabama, Alaska, Arizona, Arkansas, California, Colorado, Connecticut, Delaware, Florida, Georgia, Hawaii, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Kansas, Kentucky, Louisiana, Maine, Maryland, Massachusetts, Michigan, Minnesota, Mississippi, Missouri, Montana, Nebraska, Nevada, New Hampshire, New Jersey, New Mexico, New York, North Carolina, North Dakota, Ohio, Oklahoma, Oregon, Pennsylvania, Rhode Island, South Carolina, South Dakota, Tennessee, Texas, Utah, Vermont, Virginia, Washington, Washington DC, West Virginia, Wisconsin, Wyoming | Age: All Ages | Gender: All Genders, 2000 - 2030. Data-Planet™ Statistical Datasets by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 033-001-002 Dataset: Deaths of veterans over specific periods of time. Data are from the Social Security Death File, the Veterans Affairs Compensation and Pension File, and Defense Manpower Data Center (DMDC) data (for actual deaths of those veterans who separated from DOD during the time frame of report). NOTE: As of 2013, the Veterans Administration is no longer collecting this data. The Department of Veterans Affairs (VA) provides official estimates and projections of the veteran population using the Veteran PopulationModel (VetPop). The model is updated periodically for improved methodology, more recent data, and changing needs. Data are from the VA and are based in part on State migration data from the Census Bureau, including the American Community Survey, actual separations data from the DOD, and other data from the Defense Manpower Data Center. Projections are based on projected separations from the GORGO data projection model used by the DOD's Office of Actuary. NOTE: As of 2013, the Veterans Administration is no longer collecting data on veterans' deaths. http://www1.va.gov/vetdata/ Category: Health and Vital Statistics, Military and Defense Subject: Veterans, Deaths Source: United States Department of Veterans Affairs The United States Department of Veterans Affairs (VA) operates programs to benefit veterans and members of their families. The VA was established as an executive department by the Department of Veterans Affairs Act. Veteran research and statistics are maintained by the VA Office of Policy as part of the National Center for Veterans Analysis and Statistics. http://www.va.gov/
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,052 |
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 ».