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Enregistrement W2603005578 · doi:10.3138/jcfs.34.4.531

Postponement or Abandonment of Marriage? Evidence from Hong Kong

2003· article· en· W2603005578 sur OpenAlexvenueno aff
Odalia Ming Hung Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational attainmentPostponementHuman capitalAbandonment (legal)Demographic economicsEconomicsEmpirical evidenceSample (material)Labour economicsEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines whether the rise in the age at first marriage among women observed across many countries in the post-war era reflects postponement or abandonment of marriage. On both theoretical and empirical grounds, we reject the oft-cited Economic Independence hypothesis, which argues that rising educational attainment and employment among women have weakened the rationale for marriage, leading more women to forego marriage. Instead, using a human capital approach, we argue that rising educational and economic opportunity would lead women to postpone, but not abandon, marriage in order to complete more human capital investment early in the life course. Empirical analysis applied to an original data set for Hong Kong women broadly supports our hypothesis. Specifically, the use of hazard analysis shows that educational and career attainment among women in our sample reduce their marriage rates, but this effect tends to diminish over the life course. This result is further supported by applying survey analysis on the same sample. Specifically, women with higher educational attainment and career attainment actually expressed a stronger desire for marriage, albeit at a late age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,322
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,121 · 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

Citations15
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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