Sex Preference, Religion and Ethnicity Roles in Fertility Among Women of Childbearing Age in Nigeria: Examining the Links Using Zero-Inflated Poisson Regression Model
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed at examining the independent and joint influence of three cultural factors; religion, sex preference (SP) and ethnicity on fertility in Nigeria. Cross-sectional population-based cluster design approach was used for the study. The investigated population group was women of reproductive age (n=19,348). Probability of bearing ≥5 children, refined Total Fertility Rate and mean fertility were used to assess fertility. Data were analyzed using demographic and Zero-Inflated Poisson models. Fertility indices were higher among the Hausa/Fulani ethnic group than Igbo and Yoruba and also among Muslim women than Christians. Interaction shows that the probability of bearing at least five children was highest among women who; have no SP, belong to Islamic religious denomination, and of Hausa/Fulani ethnic group. The fertility incident rate ratio (IRR) was higher among women with no SP than women who have SP and also higher among Hausa/Fulani than Yoruba but lower among Christians than Muslims. Fertility differentials persists by ethnicity, religion and SP after controlling for other important variables. Difference exists in fertility among religious, ethnic groups and by SP in Nigeria. Fertility reduction strategies should be intensified in Nigeria, but more attention should be given to Muslims and Hausa/Fulani women.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».