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Enregistrement W4416091260 · doi:10.1007/978-1-349-58802-2_558

Fertility in Developed Countries

2008· book-chapter· en· W4416091260 sur OpenAlexaboutno aff
Alı́cia Adserà

Notice bibliographique

RevueThe New Palgrave Dictionary of Economics · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilitySub-replacement fertilityTotal fertility rateBirth rateDeveloped countryFellDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fertility rates in the developed world started to decline sharply at the end of the 19th century. In Europe fertility declined by about 40 per cent between 1870 and 1930, and the majority of Western countries experienced this transition before the Second World War (Lee, 2003). The Second World War was followed by a period of increases in fertility. After peaking during the ‘baby boom’ years of the late 1950s, the average total fertility rate in developed countries fell from an average of 2.8 births per woman in 1960 to 2.0 in 1975 and then to 1.6 in the late 1990s (and below 1.3 in southern Europe). The total fertility rate (TFR) estimates the number of children a woman would bear if she went through her childbearing years exposed to the current age-specific birth rates for women between the ages of 15–44 years. Table 1 presents the evolution of the total fertility rate since 1965 to 2004 in the most developed economies. In 1965, fertility rates were almost three children in many of these countries and even higher in Canada, Portugal, Iceland and Ireland. During the next decade, rates fell sharply in the richest countries, but they remained above replacement level in southern Europe, Ireland and Iceland.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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