Une étude comparative de l’impact de la religiosité et de l’égalité des genres sur les intentions en matière de fécondité et leurs réalisations
Notice bibliographique
Résumé
Le rôle de la religiosité et du genre dans l’élaboration des décisions en matière de fécondité a fait l’objet de nombreuses études ces dernières années. Cette littérature a toutefois mis en évidence une énigme intéressante. Alors que la religiosité a un effet positif sur la fécondité, en partie grâce à la promotion des rôles sexospécifiques traditionnels, l’égalité des sexes s’avère elle aussi avoir eu un impact positif – plutôt que négatif – sur la fécondité. Nous abordons cette ambiguïté dans l’effet de la religiosité et des rôles de genre en examinant leurs effets spécifiques sur les intentions en matière de fécondité et leurs réalisations. Pour ce faire, nous utilisons les données de la première et de la deuxième vagues de l’Enquête Générations et Genre (GGS) et construisons des modèles de régression logistique séparément pour cinq pays européens (Autriche, Bulgarie, France, Géorgie et Russie). Nous développons des modèles mesurant l’influence de la religiosité, les attitudes de genre et la répartition des tâches ménagères selon l’intention d’avoir un (autre) enfant et la réalisation positive de ces intentions (plan d’avoir un enfant) et négative (plan de ne pas avoir un enfant). Nos résultats suggèrent que, quel que soit le contexte du pays, la religiosité et les rôles de genre semblent avoir un effet indépendant sur les intentions en matière de fécondité et leur réalisation.
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 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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».