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Enregistrement W4414135234 · doi:10.1111/sifp.70032

Unveiling Mexico's Demographic Transitions

2025· article· en· W4414135234 sur OpenAlexfundno aff
Roxana Ivette Arana Ovalle, Lisa Dillon, Alejandro Murua, Francisco José Zamudio Sánchez

Notice bibliographique

RevueStudies in Family Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésFertilityIndigenousSocioeconomic statusDemographic transitionPopulationTotal fertility rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines Mexico's fertility transition (1930-2015) and how socioeconomic status (SES), geography, and indigeneity shaped reproductive behaviors. Using net fertility-the number of surviving children under five-we assess how prestige bias (adopting high-status fertility norms) and conformism bias (aligning with local norms) influenced change across distinct population groups. We introduce the time, space, and population model to analyze the combined effects of macrostructural forces, spatial diffusion, and individual decision-making. Our spatial analysis reveals a concentric diffusion pattern, where fertility changes spread outward from urban, high-SES municipalities. Findings reveal a consistent negative association between SES and fertility across all periods, though with varying intensity. Higher status populations led the fertility decline, but patterns differed by group and over time. Fertility declined at different rates across four groups: urban non-Indigenous populations transitioned rapidly, rural non-Indigenous groups stagnated, rural Indigenous populations experienced delays, and urban Indigenous groups resisted fertility decline. Evidence suggests non-Indigenous populations regulated fertility through retarding marriage before widespread contraceptive adoption, while Indigenous groups followed more conformist behaviors. This study integrates historical demographic data into a structured framework, improving research on long-term fertility transitions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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