How Nearby Homicides Affect Young Women's Pregnancy Desires: Evidence From a Quasi-Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Leveraging spatiotemporal variation in homicides that occurred during a 2.5-year weekly panel survey of 387 women ages 18-22 in Flint, Michigan, we investigate how young women's desires to become pregnant and to avoid pregnancy evolve in response to local homicides during the transition to adulthood. To address the endogeneity of exposure, we explore how the same woman's pregnancy desires (1) differed, on average, across weeks before and after the first homicide occurred within a quarter mile of her home; (2) evolved in the aftermath of this initial homicide exposure; and (3) changed in response to additional nearby homicides. One-fifth (22%) of women were exposed to a nearby homicide at least once during the study, and one-third of these women were exposed multiple times. Overall, the effects of nearby homicides were gradual: although average desires to become pregnant and to avoid pregnancy differed after initial exposure, these differences emerged approximately three to five months post-exposure. Repeated exposure to nearby homicides had nonlinear effects on how much women wanted to become pregnant and how much they wanted to avoid pregnancy. Together, our analyses provide a new explanation for why some young women-especially those who are socially disadvantaged-desire pregnancy at an early age.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».