Exploring the population implications of male preference when the sex probabilities at birth can be altered
Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the population effects of male preference stopping rules and of alternative combinations of fertility rates and male-biased birth sex ratios. METHODSThe 'laboratory' is a closed, stable population with five age groups and a dynamic process represented by a compact Leslie matrix.The new element is sex-selective abortion.We consider nine stopping rules, one with no male preference, two with male preference but no abortion, and six with male preference and the availability of abortion to achieve a desired number of male births.We calculate the probability distribution over the number of births and number of male births for each rule and work out the effects at the population level if the rule is adopted by all women bearing children.We then assess the impact of alternative combinations of fertility rates and male-biased sex ratios on the population. RESULTSIn the absence of sex-selective abortion, stopping rules generally have no effect on the male/female birth proportions in the population, although they can alter the fertility rate, age distribution, and rate of growth.When sex-selective abortion is introduced the effect on male/female proportions may be considerable, and other effects may also be quite different.The contribution of this paper is the quantification of effects that might have been predictable in general but which require model-based calculations to see how large they can be.As the paper shows, they can in fact be very large: a population in which sex-selective abortion is widely practised can look quite different from what it would otherwise be.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».