Reassessing the Insurance Effect: A Qualitative Analysis of Fertility Behavior in Senegal and Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
A number of prominent demographers have recently reiterated the argument that a lasting mortality decline is a key determinant of the fertility transition. Of the main hypothesized pathways linking fertility to mortality, the one least studied is the insurance hypothesis: the notion that, in high‐mortality contexts, people decide to have more children in order to anticipate possible future child deaths and lessen the risks of having too few surviving offspring. In‐depth interviews and focus groups from Zimbabwe and Senegal are used to examine this hypothesis and to extend it into a broader theory of reproductive decision making under uncertainty. Whereas insurance strategies are frequent in Zimbabwe and occur in urban Senegal, in the higher‐mortality settings—the rural Senegalese site and the recent past described by respondents in Zimbabwe and urban Senegal—deliberate fertility‐limitation strategies are rare. The data depict fundamental changes in attitudes, strategies, and behaviors concerning family size over time and, in Senegal, over space. Important reproductive goals and risks extend far beyond numbers of children and mortality. Parents seek to have healthy, successful children for many reasons including companionship, descendants, and old‐age support. Diverse investments in child quality (their education, health, etc.) and quantity (numbers of births) are the main means to attain these goals and, less recognized by demographers, are also important ways for parents to manage uncertainty in family‐building outcomes; the “classic” insurance mechanism is only one, often minor, aspect of the quantity option.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».