White-Hispanic differences in meeting lifetime fertility intentions in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hispanics in the U.S. have higher fertility than non-Hispanic Whites but it is not clear why this difference exists nor whether fertility levels reflect the preferences of individuals in these groups. Understanding racial-ethnic differences in fertility is important for understanding American fertility more broadly since the majority of births in the U.S. are to non-White women. OBJECTIVE: This paper examines the correspondence between fertility intentions and outcomes for Hispanic and White women and men in the U.S. METHODS: Panel data from the National Longitudinal Survey of Youth are used to describe intended family size (recorded at age 22), completed family size (recorded at age 42 and above), and the likelihood that these numbers match, for Hispanic and White women and men. Regression analyses are used to understand why the correspondence between intentions and outcomes varies across groups. RESULTS: Although Hispanics come closer to achieving parity intentions in the aggregate (Hispanic women fall short by a quarter of a birth, compared to more than two-fifths for Whites), at the individual level they are not more likely to meet their intentions (33% of Hispanic women achieve their desired parity, compared with 38% of Whites). Hispanics have higher fertility than Whites both because they intend more children at the start of their reproductive lives and because they are more likely to exceed these intentions. CONCLUSIONS: Higher fertility among Hispanics compared with Whites in the U.S. is due to a combination of wanted and unwanted fertility. In addition, despite relatively high completed fertility, a large proportion of Hispanic women and men fall short of early life intentions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».