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Enregistrement W6958470569 · doi:10.6084/m9.figshare.12152472

Female foeticide on rise in India: Causes, Effects and the role of media to overcome this problem.

2020· article· en· W6958470569 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivilizationGirlPopulationHuman lifePrime ministerPhenomenonHuman rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since time immemorial, human civilization has witnessed one thing in common among entire nations on this planet and i.e. exploitation of women. Women who roughly constitute half a human population have been discriminated, harassed and exploited irrespective of the country to which they belong, unmindful of the religion, which they profess, and oblivious of the time-frame in which they live. Though we consider this century as an advanced and modern one, still women are confronting new challenges and facing severe threats to maintain respect, equality and dignity. Female foeticide is perhaps one of the worst forms of violence against women where a woman is denied her most basic and fundamental right i.e. “the right to life”. The phenomenon of female feticide in India is not new, where female embryos or fetuses are selectively eliminated after pre-natal redetermination, thus eliminating girl child even before they are born.<br> Authors Steven D. Levitt and Stephen J. Dubner have argued that if women could choose their birthplace, India might not be a wise choice for any of them to born. It is estimated that more than 10 million female foetuses have been illegally aborted in India. Researchers for the Lancet Journal based in Canada and India stated that 500,000 girls were being lost annually through sex-selective abortions. The land of martyred former Prime Minister Mrs. Indira Gandhi has been killing its daughters by the millions for decades. Nationwide, the numbers of girls for every 1000 boys has dropped from 975 in 1961 to 910 in 2011.The situation is particularly alarming in some of the urban areas of Punjab, Rajasthan, Haryana, Himachal Pradesh and Madhya Pradesh; especially in parts of Punjab, where there are only 300 girls for every 1,000 boys, according to Laura Turquet, Action Aid’s Women’s Rights policy official. It has been widely noticed that Punjabi culture is extremely violent as well as abusive towards the women at large, with no respect for the fairer sex.<br> Hence, this research paper wants to throw light that what are the factors behind Gender-bias and pitiable conditions of the Girl child. How far Indian media is responsible for stereotyping the women and portraying her as an inferior being? What possible roles can government, media and social action-groups can play in women empowerment and to fight the cancerous mentalities which led couples to abort female fetuses. This Research Paper intends to evaluate the problem, causes behind it and to find innovative and peaceful solutions for the biggest challenge 21<sup>st</sup> century India face.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0060,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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