Rural–Urban Migration and Fertility Ideation in Senegal: Comparing Returned, Current, and Future Migrants to Dakar to Rural Nonmigrants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In low‐ and middle‐income countries, significant differences in fertility beliefs between rural and urban areas arise from the differential timing and pace of fertility declines. Demographers have long hypothesized about the diffusion of these beliefs and behaviors from urban to rural areas, potentially via temporary rural–urban labor migration. In this paper, we investigate the association between temporary internal migration from rural Senegal to the capital city, Dakar, and differences in the fertility and contraceptive beliefs and preferences of migrants and nonmigrants. We test socialization, selection, and adaptation hypotheses by comparing the fertility ideation of current and returning migrants with that of nonmigrants and future migrants from their place of origin. Our results support selection effects, explaining half of the differences between nonmigrants and migrants. Once selection effects are removed, significant differences remain between nonmigrants and current or returning migrants. These differences are largely explained by two complementary measures of adaptation: years lived in Dakar and the number of ties to residents of that city. The results indicate that adaptation is as important, if not more so than selection in explaining differences between migrants and nonmigrants. This holds true even for returned migrants five years after their last migration spell. Of the two potential adaptation mechanisms explored, the time spent in Dakar generally explained adaptation better than ties to nonmigrants in Dakar. However, our complementary analyses do not rule out the importance of urban networks on fertility, as they contribute to migrant selection.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».