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Enregistrement W3120046323

Proximate Determinants of Fertility Intentions in Tehran, Iran

2015· article· en· W3120046323 sur OpenAlexaff
Amir Erfani, Javad Shojaei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityNormativePopulationFamily planningTheory of planned behaviorPsychologyDeveloping countryIncentiveSocial psychologyPeer pressureDemographyControl (management)EconomicsEconomic growthPolitical scienceSociologyResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of any pronatalist population policies relies on improving the understanding of immediate determinants of fertility intentions (attitudes to childbearing, perceived norms, and perceived behavioral control) among married young couples. This research is based on the Theory of Planned Behavior and the data from the 2012 Tehran Survey of Fertility Intentions (n= 2267). The results show that more than half of young married adults in Tehran intend to have no more children. The multivariate analysis indicate that individuals who view childbearing as being detrimental to their personal life (e.g., economic living condition, marital relationships and life satisfaction), feel less normative pressure from very close peer groups (parents, friends, and neighbors) to have a/another child, and believe their childbearing decision is not contingent on the presence of economic resources required for childbearing, are more likely to want no (more) children or to be unsure rather than to want a/another child. Other findings show that access to the government incentives to increase fertility has different effects on fertility intentions of socio-economically various subgroups of young married couples, which should be considered by policy makers developing pronatalist population policies of the country.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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