Bibliographic record
Abstract
Le recours à l’avortement provoqué à Lomé (Togo). Évolution et rôle dans la réduction de la fécondité En dépit d’une modification récente de la loi sur l’avortement au Togo, cette dernière demeure restrictive et l’avortement provoqué s’y pratique essentiellement de façon illégale. En combinant une méthode indirecte (résiduelle) et une méthode directe, cette étude estime l’évolution du recours à l’avortement à Lomé, la capitale togolaise. Elle s’intéresse aussi aux changements intervenus dans le calendrier et la fréquence du recours à l’avortement selon les générations. Elle détermine enfin le rôle relatif de l’avortement dans la baisse de la fécondité à Lomé. L’article utilise les données des Enquêtes démographiques et de santé de 1988 et de 1998, et celles de l’Enquête sur la planification familiale et l’avortement provoqué de 2002. Les résultats suggèrent que le recours à l’avortement est en hausse dans la capitale togolaise. Le nombre d’avortements y est particulièrement important parmi les jeunes générations, qui montrent un risque plus élevé de recourir à un avortement que leurs aînées aux mêmes âges. Une partie de la régulation des naissances serait ainsi assurée par l’avortement, qui est principalement employé en début de vie féconde et entraîne une réduction d’au moins 10,8 % de la fécondité potentielle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".