Does Higher Percentages of Women With Higher Education Within District Impacts Individuals Use of Contraception in Uttar Pradesh?
Notice bibliographique
Résumé
Uttar Pradesh in India is high fertility state which contributes maximum to India’s population growth. The use of family planning method is amongst the lowest in the State and has witnessed a decline during the two consecutive National Family Health Survey (NFHS) period of round 3 & 4. The use of any methods of contraception declined from 56.3% in 2005-06 to 53.5 % in 2015-16. A decline of 2.8 percent points in-spite of all the programmatic push. Similarly, the use of any modern contraceptive methods declined from 48.5% to 47.8% during this period. This decline in the use of contraception necessitates revisiting determinants of contraceptive use at the district (group) level. The availability of district level data from NFHS-4 makes it possible to estimate between district variations in contraceptive use in UP. The Intra-class correlation coefficient of 0.1528 reveals that 15.28 percent of the variation in contraceptive use is due to between district differences in Uttar Pradesh while 84.72 percent variation is due to within district individual differences. At individual level younger age, higher parity, Hindu religion, educated secondary or higher school levels and those belonging to higher SES other than poor quintile have significant higher odds of contraceptive use. At district (group) level, the higher percentages of women educated higher school levels within district significantly determines the use of contraception in Uttar Pradesh.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».