Family Size Preferences and Decision Making Process in Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
The decision on the number of children is taken within the household decision making framework. One argument states that, the rising costs and declining economic value of children drives couples to go for smaller families. The other major economic argument states that, it is in parent’s best interest to have large number of children in any agrarian or poor economic setting, where children can be put to work to contribute to the household income. Therefore, in this study an attempt has been made to capture the economic effects in a poor state of India i.e. Odisha, where sustained fertility decline has occurred in spite of unfavourable conditions. Data for the study are drawn from National Family Health Survey and also from a primary survey carried in one district of Odisha. The result demonstrated that the desire to stop child bearing increases rapidly with the number of living children. Multiple classification analysis shows that caste, educational level, standard of living of the household, exposure to mass media and number of living son are important determinants of desire family size. It is also evident that in spite of widespread poverty in the state the economic provision of the government is not a precondition for the decision of number of children. The result show that the thresholds have fallen because of the changing value of children; cost of raising them has increased and child participation in work force has decreased. Such changes have occurred because of diffusion of ideas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».