No Spouse, No Son, No Daughter, No Kin in Contemporary China: Prevalence, Correlates, and Differences in Economic Support
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: China's recent demographic and social changes might undermine the sustainability of its family-oriented system for elder care. We investigate kin availability among adults aged 45+ in contemporary China, with an emphasis on child gender. METHOD: Using nationally representative survey data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (2011), we examine the prevalence and correlates of lacking different kin types and combinations, and we test associations between kin availability and received economic support. RESULTS: Kinlessness is low in China (less than 2% lack a spouse/partner and children), but kin availability is patterned by gender, age group, and sociodemographic characteristics. More than twice as many older adults have no spouse/partner and no daughter (3.2%) as those who have no spouse/partner and no son (1.4%). Adults without close kin are disadvantaged across health, wealth, and economic support. In contrast to traditional expectations, we find that those with only daughters are more similar to those with mixed sex children, whereas those with only sons are more similar to those without children in receipt of economic support. DISCUSSION: Access to kin forms the basis of an emergent system of stratification in China, which will be amplified as cohorts with only one child age into older adulthood.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».