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)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,207 | 0,100 |
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 ».