Demographic and Epidemiological Transitions in Nepal: Developmental Implications
Notice bibliographique
Résumé
Nepal is a country in South Central Asia that is landlocked between China and India and is rich of history and tradition.According to the Population Reference Bureau (2013), Nepal's mid-2013 population was 26.8 million, with approximately 17 per cent of the population residing in urban areas.Nepal is world-famous for Mount Everest, which is at 8,850 m (the highest point in Asia) and the prayer flags that adorn the streets in Nepal's capital city Kathmandu.In nine chapters, the book Demographic and Epidemiological Transitions in Nepal goes beyond the familiar and provides the reader detailed insight of the country with respect to the country-specific demographics and health conditions.The first chapter covers the rationale and scope of the research, focusing on how modernization factors, demographic components, and epidemiological changes interrelate in the country of Nepal.This chapter includes brief discussions of significant theoretical traditions, citing Omran (1971), Caldwell (1998), and Olshansky and Ault (1986).A conceptual framework linking modernization and demographic factors to indicators of demographic and epidemiological transition is presented in figure 1.1, which clearly demonstrates how modernization factors tend to be highly correlated.This figure not only provides a justification for discussing these components separately in different chapters of the book, but also serves as an outline of important variables in empirical analysis.The demographic transition presented in chapter 2 is a foundational theory describing shifts in human populations.The book focuses on the demographic situation in Nepal such as: pre-and post-Second World War situations and fertility transitions.By addressing population and mortality trends, such as life expectancy at birth, child mortality, fertility trends, age-specific fertility rates, and total fertility rates, Nepal's historical situation is clearly outlined.Chapter 3 focuses on the epidemiologic transition.By outlining the transition stages more broadly, the global epidemiological situation allows the author to place Nepal's epidemiological situation in context.The author notes that the "epidemiological situation in Nepal was not known until fairly recently."Nepal's history is indeed unique, yet it has entered the third stage in the epidemiologic transition.Due in part to the health and development conditions in the country, the discussion is more inclusive than purely economic.By focusing on birth intervals in Nepal, in chapter 4 the author highlights factors affecting birth intervals, such as women's education, age at marriage, traditional norm and cultural practices, and place of residence.By using the Nepal Fertility, Family Planning and Health Survey (1991), the author could choose appropriate measures and recognize the limitations of the data.The findings allow the author to outline reasons why couples have longer first birth intervals than other intervals.The author notes that women in Nepal seem to have comparatively more control over their reproductive lives.Providing women economic opportunities contributes to reductions of high fertility levels.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».