Variations saisonnières des naissances et des décès dans deux pays asiatiques et leurs significations pour la santé de la population
Bibliographic record
Abstract
Les données concernant les variations saisonnières 1959-1963 présentées à la première « Asian Population Conference » (Nouvelle Delhi, 1963) comprennent, maintenant, celles pour le Bangladesh et le Pakistan 1964-65 et celles des naissances au Pakistan 1971-1974. Les séries de données des trois périodes se ressemblent remarquablement, bien que tirées de sources différentes. La décennie et demie qui sépare les périodes n’a introduit aucun changement aux variations saisonnières des naissances; elles semblent donc être bien établies au Bangladesh, la caractéristique principale semble être les décès élevés en juin-septembre (mousson, début du paludisme), associés aux naissances réduites neuf mois plus tard (mai-juin). Au Pakistan, la caractéristique principale semble être une mortalité accrue en août-décembre (mousson, début du paludisme, commencement de l’hiver), associée à un taux de naissance réduit neuf mois plus tard (mai-septembre). On ne dispose de données plus récentes que pour le Bangladesh, lesquelles démontrent que les variations saisonnières des naissances, au moins, continuent sans diminution pendant les mêmes mois. La signification de ces découvertes dans les deux pays, c’est que, si le paludisme disparaît, il faudra s’attendre à un nivellement de la courbe du mouvement saisonnier associé peut-être à un taux de naissance augmenté. Des enquêtes appropriées pourront déterminer si les variations saisonnières continueront ou si c’est un phénomène à long terme.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".