A Sequence‐Analysis Approach to the Study of the Transition to Adulthood in Low‐ and Middle‐Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates whether young people in low‐ and middle‐income countries (LMICs) have experienced processes of destandardization of the life course similar to those observed in high‐income societies. We provide two contributions to the relevant literature. First, we use data from 263 Demographic and Health Surveys (DHS) across 69 LMICs, offering the richest comparative account to date of women's transition to adulthood (TTA) patterns in the developing world. In so doing, we adopt sequence analysis and shift the focus from individual life‐course events—namely first sexual intercourse, first union, and first birth—to a visually appealing approach that allows us to describe interrelations among events. By focusing on the analysis of trajectories rather than the occurrence of single events, the study provides an in‐depth focus on the timing of events, time intervals between events, and how experiencing (or not) one event might have consequences for subsequent markers in the TTA in cross‐national comparative perspective. Second, we identify clusters of TTA and explore their changes across cohorts by region and household location of residence (rural vs. urban). We document significant differences by macro‐regions, yet relative stability across cohorts. We interpret the latter as suggestive of cultural specificities that make the TTA resistant to change and slow to converge across regions, if converging at all. Also, we find that much of the difference across cluster typologies ensues from variation related to when the transition begins (early vs. late), rather than from the duration between events, which tends to be uniformly quick across three out of four clusters.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».