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Enregistrement W2510178794 · doi:10.1007/s10680-016-9387-z

Children’s Sex and the Happiness of Parents

2016· article· en· W2510178794 sur OpenAlexaff
Rachel Margolis, Mikko Myrskylä

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Population / Revue européenne de Démographie · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessFertilityPsychologyGermanPopulationDemographyDisappointmentSex ratioDevelopmental psychologySocial psychologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demographers are interested in sex preferences for children because they can skew sex ratios and influence population-level fertility, parenting behavior, and family outcomes. Based on parity progression ratios, in most European countries, there are no sex preferences for a first child, but a strong preference for mixed-sex children. We hypothesize that mixed-sex preferences also influence parental happiness. Parents' disappointment with a second child of the same sex as the first could have negative effects for parents and children. We use longitudinal data from the German Socio-Economic Panel and the British Household Panel Study to examine parental happiness by the children's sex and analyze whether these effects differ by parent's sex, age, nativity, and educational attainment. The results are only partially consistent with predictions from parity progression ratios. As expected, parental happiness does not depend on the sex of the first child. We find weak evidence suggesting that two boys decrease happiness, but the findings are not consistent across German and British data or across subpopulations. Moreover, two girls do not reduce happiness. Although sex preferences influence fertility, they appear to have little impact on happiness, perhaps because of unobserved positive factors associated with having same-sex children.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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