Economic rationales for kin marriage: Assessing the evidence using Egyptian panel data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDAlthough kin marriage is widely practiced in the Middle East, its underlying motivations have not been thoroughly tested. METHODSWe assess evidence for two economic rationales motivating kin unions using a national sample of Egyptians who wed between the 2006 and 2012 waves of the Egypt Labor Market Panel Surveys.The first rationale for kin marriage involves consolidating family property through the marriage of relatives; the second involves avoiding the costly outlays made when nonrelatives wed. RESULTSWe find that respondents whose natal households owned agricultural land had higher relative risks of marrying a first cousin, and this relationship is significant for the overall sample and for men.Additionally, we find a positive association between value of natal household agricultural enterprise and marriage to a relative for men only.These findings provide limited evidence supporting the first rationale.For the second rationale, we find that women who wed relatives, reported lower bride's side matrimonial expenditures and lower deferred dower values.However, women who wed first cousins reported higher prompt dower values, indicating mixed support for the second rationale. CONTRIBUTIONThis study uses nationally representative longitudinal data with proper temporal ordering of key variables to statistically test two motivations for kin marriage.This analysis is carried out for Egypt, the most populous country of the world region containing some of the highest rates of kin marriage.Our results call into question two
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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 | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».