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Enregistrement W2593277620 · doi:10.25336/p6wp4g

Analysing China’s Population: Social Change in a New Demographic Era

2017· article· en· W2593277620 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Wei

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaSocial changeDemographic changePopulationGeographyDemographyRegional scienceEconomic geographySocioeconomicsDemographic economicsDevelopment economicsEconomic growthSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with its rapid socioeconomic development over the past few decades, China experienced profound demographic transitions, and has entered into a new stage of demographic development.In the past half-century, China has completed the demographic transition and has become a country with low population growth.China's 2010 census confirms the new demographic era, characterized by prolonged low fertility, persistently elevated sex ratios, rapid aging, massive urbanization, and widespread geographic redistribution (Cai 2013).The results of 2010 census confirm a series of demographic changes that had been largely foreseen by demographers and reveal few unexpected trends.Isabelle Attané and Baochang Gu's collection of essays titled Analysis China's Population: Social Change in New Demographic Era aims to address various defining patterns of China's demographic landscape in the early twenty-first century, some of which pose severe challenges to China's government.The 297-page collection includes 13 papers in three parts.In the first chapter, titled "China's demographic in a changing society: Old problem and new challenge," Isabelle Attané and Baochang Gu give a comprehensive review of demographic vicissitudes and social change in last few decades, and also a brief introduction of the 12 papers collected in the book.The six papers of the first part, entitled "China's low fertility: Facts and correlates," focus on concerns relating to recent fertility trends.In chapter 2, titled "China's low fertility: Evidence from the 2010 census", Zhigang Guo and Baochang Gu argue that the 2010 census reflects the true level of fertility which is far from adhering to the official TFR of 1.8.In Chapter 3, titled "Changing pattern of marriage and divorce in today's China," Jiehua Lu and Xiaofei Wang state that first marriage is increasingly delayed for both men and women, the age-specific proportions of unmarried people are growing, and divorce is now better accepted socially.In Chapter 4, titled "Education in China: Uneven progress," Qiang Ren and Ping Zhu indicate that China has achieved significant improvement in education, while progress is uneven and gaps remain, in particular between gender, ethnic groups, provinces, and place of residence.In Chapter 5, titled "The male surplus in China's marriage market: Reviews and prospects," Shuzhuo Li, Quanbao Jiang, and Marcus W. Feldman estimate the male surplus in the population and investigate the possible social and individual consequences of the male-biased sex structure.In Chapter 6 titled "Being a woman in China today: A demography of gender," Isabelle Attané draws up a socio-demographic inventory of the situation of Chinese women in demographic and socioeconomic transition.The three papers of the second part, entitled "Modernization, social change, and social segregation," focuses on various dimensions of social inequality that have emerged or grow more acute with the transformation of economic system.In chapter 7, titled "Are China's minority nationalities still on margin?",Dudley Poston and Qian Xiong conclude that Chinese minorities are socially different from the Han majority due to centuries of spatial segregation.In chapter 8, titled "Demographic and social impact of internal migration in China," Delia Davin focuses on rural-to-urban migration flows and their impact on age and sex structure, people left behind

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)0,002
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
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