Having babies in times of uncertainty: first results of the impact of COVID-19 on the number of babies born in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Background There has been considerable speculation on whether the COVID-19 pandemic had an effect on childbearing behaviour. Based on the experience of other social and economic disruptions, many researchers suggested that births would decline, while others argued that there could be a positive effect. Aims This paper considers the uncertainties associated with the impacts of COVID-19, particularly the relationship between the timing of COVID-19 events and subsequent births. Data and methods Publicly available birth data from birth registers, perinatal databases, and public hospital data were compiled and analysed to document changes in numbers and patterns of recorded births during 2020 and 2021. Results Births declined in 2020 but then rebounded in 2021. Quarterly birth data from New South Wales and Western Australia suggest that the sharpest drop in conceptions occurred in the January-March 2020 quarter. This coincided with the period when the pandemic was first taking off and when uncertainty about the future was at its highest. Conclusions The uncertainty associated with the onset of the COVID-19 pandemic had a noticeable impact on births in 2020. It also shows, where data is available, that this impact was relatively short-lived, and births rebounded in 2021. We note that data is still sparse for Victoria, a state which was substantially more affected by lockdowns.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».