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Enregistrement W2601121590 · doi:10.1111/padr.12059

Ronald R.Rindfuss and Minja KimChoe (Eds.) Low and Lower Fertility: Variations across Developed CountriesSpringer, 2015. 196 p. $129.00; $122.55 (pbk).Ronald R.Rindfuss and Minja KimChoe (Eds.) Low Fertility, Institutions, and their Policies: Variations across Industrialized CountriesSpringer, 2016. 303 p. $99.99.

2017· article· en· W2601121590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePopulation and Development Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityTotal fertility rateChinaPolitical sciencePopulationEconomic growthSubsidySocial securityDevelopment economicsGeographyDemographySociologyEconomicsFamily planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over recent decades fertility throughout the developed world has declined to below the replacement level, with fertility in some countries falling to one birth per woman. This trend has become a concern for policymakers primarily because low fertility is resulting in rapid aging of populations. Aging in turn threatens the viability of social security and health care systems, which for the most part rely on pay-as-you-go financing, i.e., the contributions of the working-age population. These two volumes contain the revised papers from two workshops conducted in December 2013 and August 2014 and organized by the Korean Institute for Health and Social Affairs and the East-West Center. The first volume includes chapters on Australia, China, Hong Kong, Japan, South Korea, Netherlands, Singapore, and the United States. The second covers Austria, Canada, Czech Republic, France, Hungary, Italy, Norway, Spain, Taiwan, and the United Kingdom. While this set of countries is representative of the developed world, a few large countries—in particular Germany and Russia—are excluded. Each chapter is written by a country expert who presents recent fertility trends and discusses the social, economic, institutional, historical, and cultural factors affecting fertility as well as policies. In addition to the country chapters, each volume contains an introductory chapter by the editors that summarizes the key themes that run through the volume, including labor market factors, child care availability, parental leave, gender equity, education system, availability of housing, and government subsidies. A final chapter provides a cross-country comparison of individual perceptions about obstacles to having children, based on survey data, and government support for families. The central puzzle the authors address is the lack of a simple explanation for the diversity of fertility levels (ranging from 2.1 to 1). The main message is that a wide range of factors affect fertility positively or negatively and that this multiplicity of factors differs from country to country, yielding a unique net outcome. Any given level of fertility can be reached through different pathways. Additional complexity results from variation in causes over time. Government policy can affect fertility levels through a wide range of subsidies and regulations, although effects of specific interventions tend to be small. The role of government as measured by the percent of GDP devoted to family benefits ranges from 3.5 percent in Nordic countries to less than 1.5 percent in Southern Europe, Japan, South Korea, and Taiwan. It is not surprising that the level of public investments in families correlates positively with the level of fertility. The two volumes are an invaluable resource for students, researchers, and policymakers, providing comprehensive and highly informative expositions of the causes of low fertility in high-income countries.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,295 · 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