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Enregistrement W3044145950 · doi:10.1111/padr.12349

The Rise and Prominence of Skip‐Generation Households in Lower‐ and Middle‐Income Countries

2020· article· en· W3044145950 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePopulation and Development Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésDemographic economicsEconomicsLow and middle income countriesMiddle income countrySocioeconomicsDeveloping countryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Investigations into changes in household formations across lower‐ and middle‐income countries (LMICs) rarely consider skip‐generation households. Yet, demographic, social, and economic forces increasingly encourage skip‐generation household formations. We examine trends and changes in the prevalence of skip‐generation households from 1990 to 2016, examining households, adults aged 60+, and children under 15, across 49 countries using household roster data from Demographic and Health Surveys. Analysis takes place in stages, first describing trends in skip‐generation households across countries and next providing explanatory analyses using multilevel modeling to assess whether, and the degree to which, country‐level characteristics like AIDS mortality and female labor force participation explain trends in the probability that a household is, or that an individual resides in, a skip‐generation household. Results indicate extensive increases in skip‐generation households in many LMICs, although there is also variation. The increases and variations are not well‐explained by the country‐level characteristics in our models, suggesting other underlying reasons for the rise and prominence of skip‐generation households across LMICs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle