The Transforming Educational Gradient in Marital Disruption in Northern Europe: A Comparative Study Based on GGS Data
Notice bibliographique
Résumé
A substantial body of research has accumulated on the socio-economic correlates of marital instability. Previous studies have shown considerable variation in the association between women’s educational attainment and marital disruption. This article complements existing research by investigating the pattern of this relationship across countries and its change over time. The main geographical focus is on Northern Europe but evidence is also presented from countries in other regions of the continent. The data come from the Generations and Gender Surveys conducted from 2004 to 2010. The estimates from Cox proportional hazards models reveal considerable variation in the educational gradient of disruption risks. We find that among the Northern European countries, Norway and East Germany exhibit a negative relationship between women’s education and marital disruption. In contrast, Lithuania features a positive association, while Estonia and West Germany show a neutral relationship. The observed pattern seems to follow the advancement of family deinstitutionalisation and women’s increased economic autonomy. With regard to temporal change, our study lends support to the view that the relationship between women’s educational attainment and marital disruption is not static but evolves from positive to neutral and further to negative. Due to the contextual features discussed in the article, Northern Europe can be regarded as a forerunner in this development among the regions of Europe.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».