Notice bibliographique
Résumé
Chapter 1 Family policies in low fertility countries 1 (Vinod MISHRA, Chief, Policy Section, United Nations Population Division) Chapter 2 Aging Italy: low fertility and societal rigidities 31 (Maria Letizia TANTURRI, Assistant Professor in Demography, Department of Statistical Sciences, University of Padova) Chapter 3 The policy context of fertility in Spain: towards a gender-egalitarian model? 53 (Pau BAIZAN MUNOZ, Research Professor, Department of Political and Social Sciences, ICREA and Pompeu Fabra University) Chapter 4 Population Aging in the UK: A Matter of Perspective 97 (Wendy SIGLE-RUSHTON, Professor, London School of Economics and Political Science Gender Institute Chapter 5 Fertiliy decline and lasting low fertility in a continuously changing(policy) environment: a Hungarian case study 141 (Zsolt SPEDER, Director, Hungarian Demographic Research Institute) Chapter 6 Population Aging, Below-replacement Fertility and Population Policies since 1990 in Taiwan 199 (Melin LEE, Associate Professor, Department of Social Work, Asia University) (Yu-Hsuan LIN, Senior Specialist, Health Promotion Administration, Ministry of Health and Welfare) Chapter 7 Low fertility in Austria and the Czech Republic: Gradual policy adjustments 261 (Tomas SOBOKA, Wittgenstein Centre, International Institute for Applied Systems Analysis, IISA) Chapter 8 The relatively high fertility in Norway: a result of affluence, liberal values, gender-equality ideas, and the welfare state 353 (Oystein KRAVDAL, Professor, Department of Economics, University of Oslo) Chapter 9 Canadian Fertility Trends and Policies: A story of provincial variation423 (Sarah BRAUNER-OTTO, Assistant Professor, Department of Sociology, McGill University) Chapter 10 The influence of family policies on fertility in France: lessons from the past and prospects for the future 457 (Olivier THEVENON, National Institute for Demographic Studies ) Chapter 11 Value of Women’s Work at Home and Intergenerational Resource Allocation in South Korea 503 (Namhui HWANG, Fellow, Korea Institute for Health and Social Welfares) (Sang-Hyup LEE, Professsor, Department of Economics, University of Hawaii at Manoa) Chapter 12 Governmental support for families and obstacles to fertility 543 (Anne GAUTHIER, Senior Researcher, Netherlands Interdisciplinary Demographic Institute)
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,066 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».