Sex ratios at birth among second-generation mothers of South Asian ethnicity in Ontario, Canada: a retrospective population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Son-biased sex ratios at birth (M:F), an extreme manifestation of son preference, are predominately found in East and South Asia. Studies have examined sex ratios among first-generation migrants from these regions, but few have examined second-generation descendants. Our objective was to determine whether son-biased sex ratios persist among second-generation mothers with South Asian ethnicity in Ontario, Canada. METHODOLOGY: A surname algorithm identified a population-based cohort of mothers with South Asian ethnicity who gave birth in Ontario between 1993 and 2014 (n=59 659). Linking to official immigration data identified births to first-generation mothers (ie, immigrants). Births not to immigrants were designated as being to second-generation mothers (ie, born in Canada) (n=10 273). Sex ratios and 95% CI were stratified by the sex of previous live births and by whether it was preceded by ≥1 abortion for both first-generation and second-generation mothers. RESULTS: Among mothers with two previous daughters and at least one prior abortion since the second birth, both second-generation mothers and first-generation mothers had elevated sex ratios at the third birth (2.80 (95% CI 1.36 to 5.76) and 2.46 (95% CI 1.93 to 3.12), respectively). However, among mothers with no prior abortion, second-generation mothers had a normal sex ratio, while first-generation mothers gave birth to 142 boys for every 100 girls (95% CI 125 to 162 boys for every 100 girls). CONCLUSION: Son preference persists among second-generation mothers of South Asian ethnicity. Culturally sensitive and community-driven gender equity interventions are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».