XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDemography
以色列的人口统计2023年：生育率，迁移和死亡率下降
现在说这些事件将如何影响以色列人口统计学还为时过早。人口统计学家采用的家庭决策最广泛的概念模型，用于研究自然灾害，社会政治和经济不稳定的影响，包括战争引起的不稳定性，是多面反应理论（Davis，1963）。广义，它指出了家庭在战略上决定生育能力和移民时间以及许多其他决定的方式，以应对快速变化或冲击。所有这些决定都是同时且顺序的（这使统计学家的因果机制的稳健鉴定复杂化）。无论哪种情况，政治部门和10月7日战争的人口影响都只会在2024年和2025年的数据中反映出来。在生育方面，这是因为只有一年后才能完全感受到孩子的决定：平均九个月怀孕加四个月的平均等待时间
基因组学，人口差异和世界上最大和濒危蝴蝶的历史人口统计学，亚历山德拉女王的鸟翼
世界上最大的蝴蝶是微观的巴布亚新几内亚鸟鸟鸟。尽管有多年的保守努力来保护其栖息地并繁殖最大的28厘米蝴蝶，但该物种仍然存在着在IUCN红色列表中濒临灭绝的人，并且只有两个同种群中仅占据了总共约140公里的同种异体种群。在这里，我们旨在组装涉及该物种的涉及基因组，以研究其基因组多样性，历史人口统计学，并确定人口是否是结构化的，这可以为试图培育这两个种群的保护计划提供指导。使用长和短的DNA读取和RNA测序的组合，我们组装了tribe troidini的六个参考基因组，与O. alexandrae的四个带注释的基因组和两个相关物种的基因组和相关物种的基因组，鸟翅目priamus priamus and Troides and rorides and robones gromongomaculatus。我们估计了这三种物种的基因组多样性，并使用两种基于多态性的方法来考虑了低多形形态无脊椎动物的特征。的确，染色体尺度的组件显示，整个Troidini的核杂合性非常低，O. alexandrae（低于0.01％）似乎异常低。人口分析表明，在整个O. Alexandrae历史上，NE稳定下降，大约10，000年前的两个不同人群的分歧。这些结果表明O. alexandrae的分布已经很长时间了。它还应使本地保护计划意识到这两个人群的基因组差异，如果试图跨越两个人群，则不应忽略。
人口统计学，每年的发病率和抑制因素在巴士拉遗传血液疾病中心的小儿血友病A A
背景：血友病A是一种罕见的X连锁先天性出血障碍，其特征是流血趋势。这是该疾病的主要趋势，大多数出血都在内部发生到关节中。血友病治疗的显着并发症是针对VIII替代疗法的中和抗体的发展，称为抑制剂。目的：本研究旨在调查巴士拉遗传血液疾病中心儿科血友病患者的人口统计学，并评估阳性抑制剂及其相关危险因素的年发病率。方法：对血友病A进行了描述性，回顾性，基于注册表的研究。本研究中包括110名男性，年龄<1岁至15岁，中位年龄为8.7±3.8岁。收集的患者信息包括出生日期，诊断年龄，疾病严重程度，诊断症状，定量抑制剂水平以及抑制剂发育的危险因素。结果：在这项研究中，有46例患者（42％）≥10岁，有53例患者（48.1％）在1 - 5年之间被诊断出。在血友病A患者中，一年至五年，有48（43.7％）的严重程度中等。诊断的主要症状是29例患者（26.3％）的术后出血，其次是26例患者的粘膜皮肤出血（23.7％）。在过去五年中，抑制剂的年发病率从46岁（注册患者/年）下降到18至2.7（检查患者/年）。在110名（20％）患者中，共有22例出现抑制剂，其中21例（95.5％）被归类为高敏机，主要是在严重的血友病A中，VIII因子VIII水平<1 <1（12/22例，54.5％）。疾病的严重程度，阳性抑制剂的家族史，首次暴露于VIII因子治疗的年龄，强化因子VIII治疗史以及VIII替代因子的类型是抑制剂发展的统计学意义相关性。结论：在过去五年中，抑制剂发育的年度发病率下降。疾病的严重程度，阳性抑制剂的家族史，首次接触VIII疗法的年龄，强化因子VIII治疗史以及VIII因子替代因素的类型是抑制剂发展的重要危险因素。关键词：巴斯拉，血友病A，抑制剂，危险因素。
6 个月至 17 岁儿童可接种 COVID-19 疫苗
• https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/children-teens-disability.html • https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#vaccination-demography • https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#demography • https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#new-hospital-admissions • https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#mis-national-surveillance • https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#vaccination-trends • https://covid19.nih.gov/news-and-stories/covid-19-vaccines-myocarditis
CA AG
• Ag Vision 2030: Foster climate-smart, resilient, and regenerative food systems • Geography & Demography of CA Ag • Brief overview of climate change effects on CA Ag • Current Guiding Plans/Policies • Scoping Plan, NWL Climate Smart Strategy, CA Climate Adaptation Strategy • California Ag Climate Resilience Strategy Goal: present comprehensive picture of challenges, actions, and work needed to build climate resilience for California农业
洞察报告 #1 - 高增长中小企业和 STEM 劳动力
1 OECD。（2007 年）。Eurostat-OECD 商业人口统计手册。排除员工人数少于 10 人的“微型”企业，可以进行合理的增长计算。2 OECD。（2007 年）。Eurostat-OECD 商业人口统计手册 3 澳大利亚政府。首席科学家办公室。（2020 年）。2020 年澳大利亚 STEM 劳动力
鲁特县经济更新2023年12月
The Colorado State Demography Office produces population estimates and population forecasts.Table 2 illustrates these forecasts for counties in the Western Slope.Routt County预计人口将增加，从2020年的24,834增加到2030年的27,336，到2040年的30,133，然后在2050年31,700。Population is a function of birth rate, death rate, and migration.Figures 10 through 15 are sourced from the Colorado State Demography Office, and are heat maps of different population components.Red means large increases, while blue means decreases.There is a key to the right of each figure.图10说明了总人口变化，对于小县而言，这并不能准确代表相对人口的变化将如何影响该县。Figure 11 illustrates percent population change, which tells a better story as to the relative change in county populations.Figures 12 and 13 show birth and death rates, with figure 14 showing the natural rate of increase, or births minus deaths.Routt County has a positive natural rate of increase due to a low birth rate but an even lower death rate.The primary driver of population growth is in-migration (figure 15).高标准的生活成本将禁止过多的移民，因为该县的住房市场对许多买家来说都是过分的。
国际统计会议2024
Table of Contents SESSION 1: STATISTICAL MODELING SESSION 2: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 3: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS SESSION 4: APPLICATIONS IN EDUCATION SESSION 5: BIOSTATISTICS AND BIOINFORMATICS, SAMPLE SURVEYS SESSION 6: APPLICATIONS IN AGRICULTURE, MANUFACTURING AND DEMOGRAPHY SESSION 7: STATISTICAL MODELING SESSION 8: FINANCIAL AND MARKETING DATA ANALYTICS, ECONOMETRIC MODELING SESSION 9: SPORTS ANALYTICS SESSION 10: MACHINE LEARNING AND AI SESSION 11：数据挖掘和大数据分析课程12：机器学习和AI会议13：体育分析，时间序列分析和预测会议14：机器学习和AI会议15：贝叶斯统计和应用程序，统计建模课程16：统计建模，数据挖掘和大数据分析
21 世纪的大规模移民武器
7 Teitelbaum, Michael S. (2001) “国际移民：预测不可知之事”，载于 Myron Weiner 和 Sharon Stanton Russell (eds.)《人口与国家安全》。纽约：Russell Sage