L’évolution récente de la fécondité italienne. Une analyse des tables de fécondité par rang de naissance
Bibliographic record
Abstract
Les indicateurs habituellement utilisés dans l'analyse dite transversale risquent de devenir inadéquats lorsqu'ils sont appliqués à des situations de très basse fécondité : le contrôle des naissances rend alors essentiel le rôle dévolu à la parité. Les mesures « tendancielles » utilisées dans cet article présentent l'avantage d'éliminer le poids du passé (la parité), ce qui est particulièrement important lorsqu'on analyse l'évolution à court ou moyen terme dans un contexte de fécondité basse et en chute rapide. L'application de cette approche multidimensionnelle (âge et parité) aux données italiennes montre à quel point la chute de la fécondité a été rapide en Italie, l'intensité de cette baisse étant en quelque sorte occultée par l'impact de l'évolution passée lorsqu'on se limite aux mesures traditionnelles.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".