Diverging stories of son preference in South Asia: a comparison of India and Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
In Bangladesh, overall sex ratio has declined from 109.6 (males/females) in the \n1950s to 100.3 in 2011. Unlike countries with female deficits, the improvement in \nsex ratio has extended to the under‐5 age group. This has happened in a context \nwhere per‐capita income has grown modestly but poverty continues to be \nwidespread. Thus the story of “missing women” is evolving differently in \nBangladesh than from India where decline in overall sex ratios has been \naccompanied by worsening of child sex ratios. In this paper we explore the \nhypothesis that improvement in child sex ratios in Bangladesh is due to a shift in \nparental preferences about sex composition of families in a society undergoing \nrapid socio‐economic change. Using a combination of quantitative and qualitative \ndata, we find that parents are less likely to discriminate between sons and \ndaughters than in the past with respect to survival and investments in human \ncapital. These changes indicate a weakening of patriarchal structures and cultural \nnorms around fertility intentions and sex composition of families. In comparison \nto India, it is speculated that the diverging story of sex preference in Bangladesh \ncould be related to the timing of introduction of sex selection technology and the \nrole of the state and civil society in the two contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».