La démographie des nonagénaires et des centenaires en Suisse
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude est d’explorer l’augmentation du nombre des personnes très âgées en Suisse, de dater et préciser l’ampleur et la vitesse de cette augmentation, ainsi que de fournir quelques indications sur les mécanismes démographiques qui en sont à l’origine. L’étude, qui met en oeuvre des méthodes démographiques standard, utilise l’ensemble des données disponibles pour la Suisse depuis 1860, recensements, estimations annuelles de la population et statistiques de mortalité. Les indicateurs utilisés tendent à montrer que l’accroissement du nombre des centenaires en Suisse a été l’un des plus forts au monde. Il est surtout dû à la diminution de la mortalité au-delà de l’âge de 80 ans, diminution qui s’accélère à partir des années 1950. L’amélioration massive des conditions socio-économiques après la Seconde Guerre mondiale pourrait expliquer les tendances observées. De nouveaux indicateurs doivent être mis au point pour surveiller la qualité de la vie de cette population très âgée, émergente, constituée de nonagénaires et de centenaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".