Age at First Birth in Uttar Pradesh: How Much Has It Actually Changed? Over Inter-NFHS Period?
Notice bibliographique
Résumé
Culturally, there is always pressure among newly-wed to conceive early and have births in India. Previous studies have documented relationship between age at first birth & fertility, besides the socio-demographic factors that influence age at first birth. The current study aims answering directions and quantum of such relationships using frailty models. The successive rounds of NFHS data (1, 2, 3 & 4) from Uttar Pradesh is used in the study. Fertility in India is characterized as too-early-too-fast. By age-30 majority women would have completed the childbearing. However, the data from NFHS-4 shows some striking changes in the initiation of child bearing in Uttar Pradesh breaking away from the stereotypes of too early too fast characterization. While 44.67 percent of the women aged 30-34 had experienced first birth by age 18 in the year 1992-93 (NFHS-1), the percentages declined during 2015-16 (NFHS-4) to 28.25%. However, by ages 26 majority of women (>95%) aged 30-34 have had experienced first birth. Births at younger age are also a reflection on enforcement of child-marriage restraint act & adherence to legal minimum age at marriage which is 18 for girls & 21 for boys. The data from NFHS-4 have some quality issues. Women aged as low as 5 have shown to have experienced first birth by that age. This may not be possible. The Kaplan Meier survival Graph provided the survival probabilities with respect of each predictor sub groups. The log rank test was used to test the equality of survivor function for each sub group of the predictor variable. The survivor function was significantly different among sub groups of the predictor variables except for the categories of ever use of contraception at NFHS1 and categories of religion across rounds of NFHS data. The Cox Proportional Hazards model was used to study the risk of first birth by socio demographic characteristics. The Frailty model capturing the unobserved heterogeneity in the event time was preferred over standard survival model. For the current study, gamma frailty with Weibull-hazard is used as it fits the data well. Age at marriage and women’s literacy significantly determines the Age at First Birth. The inverse relationship with regard to ever use of contraception needs further analysis. The model also predicts significant frailty with variance parameter (theta) greater than one across the NFHS datasets.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».