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Enregistrement W2113917992 · doi:10.1007/s13524-011-0085-5

Union Instability as an Engine of Fertility? A Microsimulation Model for France

2012· article· en· W2113917992 sur OpenAlexaff
Elizabeth Thomson, Maria Winkler‐Dworak, Martin Spielauer, Alexia Prskawetz

Notice bibliographique

RevueDemography · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für demografische ForschungRiksbankens JubileumsfondVetenskapsrådet
Mots-clésMicrosimulationFertilityDemographyEconomicsDemographic economicsPopulationGeographySociologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opportunities for conceiving and bearing children are fewer when unions are not formed or are dissolved during the childbearing years. At the same time, union instability produces a pool of persons who may enter new partnerships and have additional children in stepfamilies. The balance between these two opposing forces and their implications for fertility may depend on the timing of union formation and parenthood. In this article, we estimate models of childbearing, union formation, and union dissolution for female respondents to the 1999 French Etude de l'Histoire Familiale. Model parameters are applied in microsimulations of completed family size. We find that a population of women whose first unions dissolve during the childbearing years will end up with smaller families, on average, than a population in which all unions remain intact. Because new partnerships encourage higher parity progressions, repartnering minimizes the fertility gap between populations with and those without union dissolution. Differences between the two populations are much smaller when family formation is postponed-that is, when union formation and dissolution or first birth occurs after age 30, or when couples delay childbearing after union formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations100
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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