Socioeconomic status and fertility before, during and after the demographic transition
Notice bibliographique
Résumé
This special collection of Demographic Research – edited by Martin Dribe, Michel Oris, and Lucia Pozzi – is devoted to fertility differentials by socioeconomic status, to the relations between the socioeconomic stratification and the fertility decline, to the impact of changes in the labour market and/or the educational system on the transition processes. The collection is based on a selection of contributions to a workshop held in Alghero (Sardinia, Italy) in September 2012, organized by SIDES and the IUSSP Panel of Historical Demography. Covering Sweden, The Netherlands, Belgium, the regions of Scania (Sweden), Saguenay (Canada) and Utah (USA), as well as several urban and rural parishes in Italy, the contributions show no consistent evidence for the hypothesis that socioeconomic status was positively related to fertility before the demographic transition. There is more support for the idea that the upper and middle classes acted as forerunners in the transition, while especially farmers were late. After the transition fertility was lower in the middle class and especially among highly-educated women. The baby boom of the mid twentieth century changed this somewhat as fertility of the highly educated increased more than in other groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».