Ultra-Orthodox fertility and marriage in the United States: Evidence from the American Community Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Amid low fertility rates in the industrialized world, some subpopulations have maintained high fertility rates.However, it has often been difficult to study these populations due to limitations in extant data sources. OBJECTIVEThis paper will demonstrate a method of measuring key demographic indicators for Ultra-Orthodox Jews using demographic and language variables in the American Community Survey (ACS). METHODSComparison of estimates of total fertility rates derived from ACS estimates of Yiddish and Hebrew speakers to related indicators from small surveys of American Jewish populations and data on same-sect fertility in Israel and the United Kingdom validates the use of Yiddish to identify Ultra-Orthodox Jewish respondents in the ACS. RESULTSACS-derived demographic estimates for Yiddish speakers closely approximate estimates derived for Ultra-Orthodox Jewish communities using other methods.Ultra-Orthodox Jews in America have high fertility but very low rates of teen fertility and marriage, and fairly egalitarian marriage ages.Ultra-Orthodox Jewish fertility is high but not necessarily uncontrolled. CONCLUSIONSACS language data can be used to study relatively small subpopulations with unique demographic characteristics. CONTRIBUTIONResearchers can use ACS language data to study other demographically unique subpopulations or to study Ultra-Orthodox Jews in more detail than was previously possible.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».