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Enregistrement W4299724422 · doi:10.31235/osf.io/ksvgh

Women’s Fertility Autonomy in Urban China: The Role of Couple Dynamics Under the Universal Two-Child Policy

2017· preprint· en· W4299724422 sur OpenAlexaff
Yue Qian, Yongai Jin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityAutonomyChinaPower (physics)Bargaining powerNegotiationDemographic economicsEconomicsPsychologyPolitical scienceSociologyDemographyPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under China’s universal two-child policy, decisions about whether to have a second birth become more dynamic, flexible, and subject to negotiation between the spouses; moreover, how women can maintain their fertility autonomy has far-reaching implications for gender equality. Using valuable, new data from the 2016 Survey of the Fertility Decision-Making Processes in Chinese Families, we examine the relationship between couple dynamics and women’s fertility autonomy in urban China. If women want no more than one child and already have one, intending to have a second birth indicates low fertility autonomy. Couple dynamics are measured by conjugal power structure and spousal pressure on fertility. We find that only if women have less marital power than their husbands, greater fertility pressure from husband is associated with a higher likelihood that women intend to have a second birth. In addition, when investigating the determinants of couple dynamics, we find that women’s marital power depends on their relative resources, whereas fertility pressure from husband persists regardless. The findings suggest that in post-reform urban China, growing gender inequalities in labor markets likely reduce women’s marital power, which in turn negatively affects their fertility autonomy. We urge greater research and policy attention to gender equality issues in the era of the universal two-child policy.

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 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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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