Women's Education: An Important Tool for Birth Reduction? A GMM - Poisson Regression Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
Burkina Faso is a country with a shallow level of woman’s education. However, it is one of the most fertile countries. This paper analyzes whether the education of women reduces the number of births and the Total Fertility Rate in Burkina Faso. It also predicts the average number of births per woman and the Total Fertility Rate if women were better educated. Using data from the Demographic and Health Surveys, I model the two-stage Generalized Method of Moments (GMM) with the Heckman model and Poisson regression. The results show that the high fertility in Burkina Faso is mainly due to the low level of the woman’s education. The post-primary education increases the age at first birth. The number of births per woman would be decreased in the quarter and the Total Fertility Rate would pass from 5.4 to 3.6 if all women had at least completed the primary school. If all women had at least an incomplete secondary school, the number of births per woman would halve and the Total Fertility Rate would become 2.0. The government would do better to improve the education system allowing a good education for all, especially for women if it intends to reduce fertility.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».