Some theoretical and methodological comments on the impact of policies on fertility
Notice bibliographique
Résumé
Contents: Debate Can policies enhance fertility in Europe? (Anne H. Gauthier and Dimiter Philipov) What should be the goal of population policies? Focus on "Balanced Human Capital Development" (Wolfgang Lutz) Some theoretical and methodological comments on the impact of policies on fertility (Anne H. Gauthier) "Can policies enhance fertility in Europe?" and questions beyond (Nikolai Botev) First, do no harm (William P. Butz) Refereed Articles What can fertility indicators tell us about pronatalist policy options? (John Bongaarts) Institutions and the transition to adulthood: Implications for fertility tempo in low-fertility settings (Ronald R. Rindfuss and Sarah R. Brauner-Otto) A review of policies and practices related to the "highest-low" fertility of Sweden (Gunnar Andersson) Fertility trends and differentials in the Nordic countries - Footprints of welfare policies and challenges on the road ahead (Marit Rønsen and Kari Skrede) The impact of the bonus at birth on reproductive behaviour in a lowest-low fertility context: Friuli-Venezia Giulia (Italy) from 1989 2005 (Giovanna Boccuzzo, Marcantonio Caltabiano, Gianpiero Dalla Zuanna, and Marzia Loghi) Data & Trends (non-refereed contributions) French family policy: long tradition and diversified measures (Ariane Pailhé, Clémentine Rossier, and Laurent Toulemon) Family policies in Europe: available databases and initial comparisons (Olivier Thévenon)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».