The evolution of demographic methods

领域(数学) 人口 数据科学 计算机科学 社会学 人口学 数学 纯数学
作者
Ting Li,Yu Xie
出处
期刊:Social Science Research [Elsevier BV]
卷期号:107: 102768-102768 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.ssresearch.2022.102768
摘要

Demographic methods have been evolving ever since the birth of demography in response to changes in the field's research contents and theoretical orientations. An early core mission of finding regularities underlying macro-level population phenomena and a later interest in explaining population changes inductively facilitated the development of formal demographic techniques. A more radical methodological shift occurred after the 1960s, with the increasing availability of micro-level survey data and a shift of theoretical focus toward causal mechanisms, leading to the widespread adoption of regression-based models and methods from other social science disciplines. The future development of demographic methods will likely continue to incorporate new methods first developed in other disciplines, including techniques for analyzing unstructured "big" data, but formal demographic techniques will still play a role in population forecasting, measurements improvements, and correction of faulty data, providing foundational knowledge for other social science disciplines.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杨咩咩发布了新的文献求助10
1秒前
CodeCraft应助研友_ndDGVn采纳,获得10
2秒前
2秒前
JIRUIYI完成签到,获得积分10
3秒前
hoang19发布了新的文献求助10
3秒前
kk完成签到,获得积分10
3秒前
若一发布了新的文献求助30
4秒前
月见清和发布了新的文献求助10
4秒前
蔡宇滔发布了新的文献求助10
6秒前
栗荔完成签到 ,获得积分10
6秒前
kzh完成签到,获得积分10
7秒前
小蘑菇应助白白采纳,获得10
7秒前
张欢馨完成签到,获得积分0
7秒前
8秒前
小蘑菇应助孤独鹰采纳,获得10
10秒前
NovaZ发布了新的文献求助10
10秒前
仁爱思天完成签到,获得积分20
10秒前
乐乐应助周南采纳,获得10
10秒前
宫城良官完成签到 ,获得积分10
11秒前
华仔应助OB采纳,获得10
13秒前
qq发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
NovaZ完成签到,获得积分10
17秒前
汉堡包应助绿叶采纳,获得10
18秒前
乌冬面完成签到,获得积分10
18秒前
Hello应助派大星采纳,获得10
18秒前
19秒前
月见清和发布了新的文献求助10
19秒前
若一发布了新的文献求助30
19秒前
田様应助杨咩咩采纳,获得10
20秒前
Dr.Yang发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
25秒前
可爱的函函应助风中的奎采纳,获得10
27秒前
OB发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
29秒前
周南发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
栗先森完成签到,获得积分20
33秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Reducing Compassion Fatigue, Secondary Traumatic Stress and Burnout 600
Comparative Elite Sport Development Systems, Structures and Public Policy 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Auslegungsgeschichte 500
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7637984
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9211325
关于积分的说明 19758495
捐赠科研通 7204970
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3275767
关于科研通互助平台的介绍 2437385
邀请新用户注册赠送积分活动 2272936