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Enregistrement W2613854946 · doi:10.3138/jcfs.45.3.331

Family Size Preferences and Decision Making Process in Odisha, India

2014· article· en· W2613854946 sur OpenAlexvenueno aff
Harihar Sahoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrarian societyCastePovertyStandard of livingFertilityValue (mathematics)Government (linguistics)Argument (complex analysis)SocioeconomicsSocioeconomic statusPopulationDemographic economicsEconomic growthEconomicsSociologyGeographyDemographyPolitical scienceAgricultureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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