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Enregistrement W2528907860 · doi:10.3138/jcfs.40.2.255

Patterns of Exchange in Kinship Systems in Germany, Russia, and the People’s Republic of China

2009· article· en· W2528907860 sur OpenAlexvenueno aff
Bernhard Nauck

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinshipSolidaritySociologyChinaModernization theoryFictive kinshipEmpirical researchGender studiesLawPolitical scienceAnthropologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper attempts to integrate two major theoretical approaches for the explanation of kinship relationships, namely the institutional approach of cultural anthropology and the interactionist approach of family sociology and social gerontology. It takes the institutional settings of kinship systems on the societal level into account and relates them to interactions within the kinship groups. These relations are formulated in two hypotheses: The lineagehypothesis refers to the selection of kinship members for interaction relationships; the welfarehypothesis refers to the selection with regard to the kind of relationship (functional solidarity and/ or emotional solidarity). The empirical analysis is based on an approach suggested by Silverstein et al. (1994) for intergenerational relationships. This approach is extended to include the analysis of kinship relationships with mothers, fathers, sisters, brothers, mothers-in-law, fathers-in-law, sisters-in-law, and brothers-in-law. The empirical analysis is based on standardized interviews with mothers and grandmothers in Germany (N = 713), Russia (N = 649) and the People’s Republic of China (N = 823), having been collected within the research project “Value of Children in Six Cultures.” These three societies were chosen for the analysis of kinship relationships, because they differ systematically with regard to the institutional structure: Germany is neolocalbilinear, Russia and China are traditionally patrilocal-patrilinear, but with different modernization pathways. Thus, it can be investigated whether these institutional conditions have an impact on kinship interaction. The empirical analysis comprises 10.173 kinship relationships in total. The typological description of the kinship relationships, based on the interaction dimensions “structural opportunities,” “communication and emotional closeness” and “mutual help,” already reveals significant differences in the importance and the reach of kinship relationships in these three societies. In a subsequent multi-variate multi-level regression analysis, the effects of “society,” “position in the social structure,” “individual attitudes,” and “kinship structure” on “communication and emotional closeness” and “mutual help” are tested. This analysis reveals that the institutional structure of the kinship system has a much stronger effect on kinship relationships than socio-structural factors or individual family-related attitudes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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