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Enregistrement W1498539248 · doi:10.4054/demres.2014.31.25

Exploring the population implications of male preference when the sex probabilities at birth can be altered

2014· article· en· W1498539248 sur OpenAlexaff
Frank T. Denton, Byron G. Spencer

Notice bibliographique

RevueDemographic Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceFertilityDemographyPopulationSex ratioMale fertilityBirth rateStatisticsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,392
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,007 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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