थोड़ा शोध पहले दिखाता है कि जनसांख्यिकी (और अन्य, जैसे कि महामारी विज्ञान, जो मानव आबादी में घटनाओं की दर की रिपोर्ट करते हैं) "सार्वभौमिक रूप से 100,000" का उपयोग नहीं करते हैं। वास्तव में, Googling "जनसांख्यिकी 100000" या संबंधित खोजों को 100,000 के रूप में हर के लिए 1000 का उपयोग करते हुए कई दस्तावेजों को चालू करना प्रतीत होता है। एक उदाहरण जनसंख्या संदर्भ ब्यूरो की जनसांख्यिकी शर्तों का शब्दावली है , जो लगातार 1000 का उपयोग करता है।
प्रारंभिक महामारी विज्ञानियों और जनसांख्यिकी के लेखन में चारों ओर देखने से पता चलता है कि शुरुआती लोगों (जैसे जॉन ग्रंट और विलियम पेटी, प्रारंभिक लंदन बिल ऑफ मॉर्टेलिटी , 1662 के लिए योगदानकर्ताओं ) ने भी अपने आंकड़ों को सामान्य नहीं किया: वे विशेष प्रशासनिक इकाइयों के भीतर कच्चे मायने रखते हैं (जैसे लंदन शहर) दी गई समयावधि (जैसे एक वर्ष या सात वर्ष) के दौरान।
सेमिनल एपिडेमियोलॉजिस्ट जॉन स्नो (1853) ने 100,000 से सामान्यीकृत तालिकाओं का निर्माण किया, लेकिन प्रति 10,000 पर चर्चा की। इससे पता चलता है कि तालिकाओं में भाजक को सभी प्रविष्टियों को अभिन्न बनाने के लिए उपलब्ध और समायोजित किए गए महत्वपूर्ण आंकड़ों की संख्या के अनुसार चुना गया था ।
[ ० , १ ] । (दशमलव संकेतन स्पष्ट रूप से हाल ही में इतना था कि उन्होंने पुस्तक में अपने अंकन की व्याख्या करने के लिए बाध्य महसूस किया था!) इस प्रकार कोई भी उम्मीद करेगा कि आम तौर पर डेटा को सूचित करने और दशमलव से बचने के लिए परिशुद्धता को दर्शाने के लिए हर का चयन किया गया है।
डेटासेट्स में प्रबंधनीय अभिन्न मूल्यों को प्राप्त करने के लिए दस की शक्तियों द्वारा rescaling के निरंतर उपयोग का एक आधुनिक उदाहरण प्रदान किया गया है जॉन टुके के क्लासिक पाठ, ईडीए (1977) । वह इस बात पर जोर देता है कि डेटा विश्लेषकों को रिस्केल (और, आमतौर पर, नॉनलाइनली री-एक्सप्रेस) डेटा को उन्हें विश्लेषण के लिए अधिक उपयुक्त बनाने और प्रबंधन में आसान बनाने के लिए स्वतंत्र महसूस करना चाहिए।
इसलिए मुझे अनुमानों पर संदेह है, हालांकि स्वाभाविक और आकर्षक वे हो सकते हैं, कि 100,000 का एक ऐतिहासिक रूप से किसी विशेष मानवीय पैमाने के साथ उत्पन्न हुआ, जैसे कि "छोटे से मध्यम शहर" (जो 20 वीं शताब्दी से पहले किसी भी तरह से 10,000 से कम लोगों के पास था और दूर होगा 100,000 से कम)।