A Geographic Analysis of Countries in Stage 4 of the Demographic Transition Model
Notice bibliographique
Résumé
In 1929, Warren Thompson created an interpretation of the history of global human demographics that could theoretically predict the pattern that populations followed and would follow. This interpretation is now known today as the theory of the Demographic Transition Model (DTM). Broken down into 5 stages of varying rates of birth, death, and population change, the DTM shows how these three factors are predicted to eventually play out across the world given various factors. Stage 4 is characterized by a low, relatively stable population and low death rate coupled with a declining birth rate. Countries that are considered to be in this stage of demographic transition exist around the world. Yet, such countries are quite different from each other when it comes to geographic location, culture, and history. This project focuses on the following questions: What countries are in stage 4 of the Demographic Transition model, and how did they get there? Are there factors that these different countries share that may have pushed them into a stage 4 status in the twenty-first century? If so, are there any countries that are considered to be in stage 3 that will soon be in stage 4 due to these factors happening right now? Anticipated research discoveries include finding countries such as the United States, Australia, Singapore, Canada and most of Europe in stage 4 of the DTM. One of the main causes for these countries to be in stage 4 may be the introduction and the social acceptance of family planning resources. The increase of industry, the decrease for the need of agricultural-based lifestyles, war/political events and the development of modern medicine are also likely leading factors contributing to a stage 4 status.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».