Prevalence and Drivers of Stalls and Reversals in Age at First Marriage in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The occurrence of stalls and reversals in age at first marriage despite ongoing education expansion is a salient and understudied demographic paradox of sub-Saharan Africa (SSA). Using Demographic Health Survey data, we contribute novel comprehensive evidence that illuminates this puzzle. First, we provide a systematic overview of stalls and reversals in age at first marriage among women born 1945–1999 in four broad SSA regions and 33 individual countries. Second, we test whether stalls and reversals in first marital age occurred because education expansion (a) dominated primary schooling, which is compatible with early marriages (compatibility hypothesis), or (b) led to changing socioeconomic conditions, which facilitated early marriages (diminishing returns hypothesis). We find that the median age at first marriage (MAFM) either stalled or reversed in 19 countries. At the regional level, MAFM stalled in Central and East Africa and reversed in Southern Africa. Stalls and reversals occurred primarily among the birth cohorts from 1965–69 through 1985–89. We find evidence for either hypothesis, yet mechanisms are context-dependent. We discuss the heterogeneity of education-marriage linkages across SSA and their implications on policies and programs aiming at eradicating early marriages in this region.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».