Úmrtnost podle příčin v České republice, Německu a Francii v uplynulých čtyřech desetiletích
Notice bibliographique
Résumé
Charles University in Prague Faculty of Science Summary of PhD thesis Four decades of cause-specific mortality in the Czech Republic, West Germany and France Markéta Pechholdová Prague 2010 M. Pechholdová Summary of PhD thesis 2 Charles University in Prague Programme: Demography Chair of departemental council: Prof. RNDr. Jitka Rychtaříková, CSc. Department: Department of demography and geodemography Author: Mgr. Markéta Pechholdová Supervisor: Prof. RNDr. Jitka Rychtaříková, CSc. Consultant: Dr France Meslé, MD, MSc, Research director at INED The dissertation can be viewed at the Dean's Office at Faculty of Science, Charles University in Prague. M. Pechholdová Summary of PhD thesis 3 Table of contents Table of contents ......................................................................3 Abstract ....................................................................................4 Introduction..............................................................................5 Hypotheses and aims of the study............................................7 Materials and methods..............................................................9 Results....................................................................................12 Summary and perspectives.....................................................15...
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».