Mesure de l’évolution de la mortalité sur la base de la fonction des survivants
Bibliographic record
Abstract
L’évolution dans le temps de la fonction des survivants par âge est très souvent présentée graphiquement, mais n’est pas mesurée précisément. Cela s’explique par le fait que la lecture directe de ce déplacement selon l’âge n’est pas possible dans la mesure où les tables de mortalité sont décrites âge par âge et non pas pour des proportions de survivants données. En fait, il est possible de détourner cette difficulté au moyen d’interpolations. Des mesures sont présentées pour une dizaine de pays à faible mortalité. Le déplacement de la fonction des survivants (Sx) au cours du temps — à droite, selon l’axe des âges x, se réduit au fur et à mesure que le niveau de Sx diminue ; cette liaison est pratiquement linéaire lorsque Sx est inférieur à 0,8. Une suggestion, basée sur cette démarche, est proposée pour établir une projection d’une table de mortalité nécessitant seulement de définir la trajectoire au fil du temps au moyen de deux paramètres facilement interprétables. Cette méthode présente l’avantage de tenir compte du fait que l’effet de l’âge évolue au fur et à mesure que l’âge au décès augmente.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".