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Enregistrement W6939652023 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6593500.v1

Unwinding the tangle of adolescent pregnancy and socio-economic functioning: leveraging administrative data from Manitoba, Canada

2024· other· en· W6939652023 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregnancyFertilityNational Longitudinal SurveysPropensity score matchingReceiptCohortTeenage pregnancyEndogeneityAdolescent health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Understanding the relationship between adolescent pregnancy and adult education and employment outcomes is complicated due to the endogeneity of fertility behaviors and socio-economic functioning. Studies exploring adolescent pregnancy have often relied on limited data to measure adolescent pregnancy (i.e. birth during adolescence or self-reports) and lack access to objective measures of school performance during childhood. Methods We use rich administrative data from Manitoba, Canada, to assess women’s functioning during childhood (including pre-pregnancy academic performance), fertility behaviors during adolescence (live birth, abortion, pregnancy loss, or no history of pregnancy), and adult outcomes of high school completion and receipt of income assistance. This rich set of covariates allows calculating propensity score weights to help adjust for characteristics possibly predictive of adolescent pregnancy. We also explore which risk factors are associated with the study outcomes. Results We assessed a cohort of 65,732 women, of whom 93.5% had no teen pregnancy, 3.8% had a live birth, 2.6% had abortion, and < 1% had a pregnancy loss. Women with a history of adolescent pregnancy were less likely to complete high school regardless of the outcome of that pregnancy. The probability of dropping out of high school was 7.5% for women with no history of adolescent pregnancy; after adjusting for individual, household, and neighborhood characteristics, the probability of dropping out of high school was 14.2 percentage points (pp) higher (95% CI 12.0-16.5) for women with live birth, 7.6 pp. higher (95% CI 1.5-13.7) for women with a pregnancy loss, and 6.9 pp. higher (95% CI 5.2-8.6) for women who had abortion. They key risk factors for never completing high school are poor or average school performance in 9th grade. Women who had a live births during adolescence were much more likely to receive income assistance than any other group in the sample. Aside from poor school performance, growing up in poor households and in poor neighborhoods were also highly predictive of receiving income assistance during adulthood. Discussion The administrative data used in this study enabled us to assess the relationship between adolescent pregnancy and adult outcomes after controlling for a rich set of individual-, household-, and neighborhood-level characteristics. Adolescent pregnancy was associated with higher risk of never completing high school regardless of the pregnancy outcome. Receipt of income assistance was significantly higher for women having a live birth, but only marginally higher for those who had a pregnancy that ended in loss or termination, underlining the harsh economic consequences of caring for a child as a young mother. Our data suggest that interventions targeting young women with poor or average school marks may be especially effective public policy priorities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,017
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,146 · 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
Publié2024
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