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Enregistrement W4412738002 · doi:10.3138/jcfs.55.2.02

The Relationship between Wives’ Share of Income and Subsequent Fertility: Evidence from Taiwan

2024· article· en· W4412738002 sur OpenAlexvenueno aff
HAO-CHUN CHENG, Ruoh‐Rong Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Family Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityDemographic economicsEconomicsPopulationDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the relationship between wives’ share of income and subsequent fertility across birth parity in Taiwan. Previous studies suggest that wives’ share of income have a negative effect on the likelihood of having a child in Western societies, in terms of the costs associated with childbearing and childcare for women in the labor force. However, in Taiwan, the pervasive ideologies of the familistic welfare model and gendered division of labor signify the meaning of “doing gender” among wives who outearn their husbands, potentially leading to a non-linear relationship between wives’ share of income and subsequent fertility. Further, we investigate whether this relationship varies across birth parity, given the powerful link between formal marriage and childbearing, as well as the improved women’s economic role within households in Taiwan. Using data from the Panel Study of Family Dynamics (PSFD) and random-intercept logistic models, our results show a U-shaped relationship between wives’ share of income and subsequent fertility for couples with one child. In contrast, for childless couples or couples with two or more children, there is no significant association between wives’ share of income and subsequent fertility. These findings shed light on the multifaceted effects of wives’ relative economic status, bargaining power and display of gender roles in the decision to have a second child in East Asian societies with the “lowest-low” fertility.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,134 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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