Class Categories and Marriage Patterns in Rural China in the Mao Era
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates how political categories of class influenced mate selection and marriage practices in rural China in the Mao era. Based on qualitative and quantitative data collected in thirty villages in three counties in Hebei in summer 2005, it examines class endogamy/heterogamy; class, patriarchy, and gender; and class differentials in marriage practices. The main findings include the following: (a) Though marriages were formed predominantly within the same class category, cross-class marriages did occur, but marriages between opposite class categories were less likely during the Cultural Revolution than during the pre– and post–Cultural Revolution periods. (b) Women did not invariably marry up or within the class categories under the context of the class hierarchy and patrilineal inheritance of class labels. Women were likely to marry down the political ladder when they gained economically from marriage, or when they achieved some freedom and independence within the family sphere by not living with in-laws upon marriage. (c) Sons, not daughters, of landlords or rich peasants, if they got married, did so at an older age, with larger spousal age gaps; middle and upper middle peasants could better finance their children’s marriages in terms of bride prices and dowries; and the children of landlords and rich peasants did not tend to marry someone from a long distance away.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».