La mortalidad de las cohortes en la Ciudad de Buenos Aires
Bibliographic record
Abstract
Las investigaciones acerca de los cambios en los niveles de mortalidad mostraron que desde fines del XIX hasta principios del siglo XXI la esperanza de vida al nacer en la Ciudad de Buenos Aires siguió una tendencia ascendente, aumentado de 32 años en 1855 a 77 en 2009. A pesar del conocimiento acumulado sobre este proceso, su exploración fue casi exclusivamente de forma transversal. El objetivo de este artículo es analizar los cambios en los niveles de mortalidad de cohortes reales en la Ciudad de Buenos Aires, desde fines del siglo XIX. Las esperanzas de vida al nacer de periodo y de cohorte revelaron significativas mejoras y consecuentes diferencias a favor de las últimas; estas brechas se hicieron mayores a medida que desciende la mortalidad, hasta la cohorte de 1958. Los datos construidos permiten reexaminar, desde un punto de vista comparativo y longitudinal, probables trayectorias de las cohortes en el pasado e hipotéticos escenarios futuros de mortalidad de las cohortes más recientes y reabrir preguntas acerca del proceso de transición demográfica, y su corolario, el envejecimiento, así como sobre probables escenarios futuros y características del crecimiento de la población en la Ciudad.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".