Development and Fertility Decline in the Arabian Gulf Cooperation Council Countries: The Case of the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
The Arabian Gulf Cooperation Council (GCC) countries including Saudi Arabia, Kuwait, Bahrain, Qatar, United Arab Emirates, and Oman have developed rapidly since the second half of the 20 th century, due to the increase of oil and gas revenues. The governments invested in major projects, which aimed at building the countries’ infrastructure, economy, and people. The GCC countries completely transitioned from traditional into advanced societies reaching high levels on the Human Development Index. Such development has contributed to fertility declines. In 1995, fertility rates were very high with 6.5 children per woman in Saudi Arabia, Qatar, and Oman, but in 2022 fertility rates declined threefold among them to less than 2 children per woman in all the GCC countries except Saudi Arabia (2.4) and Oman (2.7). The main objective of the research is to show the effect of some socio-economic factors on the decline in fertility rates of the GCC countries using historical and topical approaches. In addition, analytical techniques are used to analyze two questionnaires conducted in 2005 and 2020 to determine the effects of socioeconomic factors such as marital age, education, work status, and income on declining fertility in the United Arab Emirates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».