Naissances prémaritales au Sénégal : confrontation de modèles urbain et rural
Bibliographic record
Abstract
Au Sénégal, mariage et procréation demeurent fortement associés dans les représentations sociales. Avec le recul de l’âge au premier mariage, la maternité en période de célibat est une réalité de plus en plus fréquente. À partir d’une comparaison entre deux populations contrastées, celle de la capitale (Dakar) et celle d’une région rurale (Niakhar), nous avons cherché à mieux comprendre les mécanismes d’entrée en vie conjugale et maternelle chez les femmes au Sénégal, et à déterminer les facteurs des naissances prémaritales. À Niakhar, l’expérience urbaine s’avère déterminante pour le risque de devenir mère célibataire. À Dakar, le fait d’avoir grandi en milieu rural renforce le risque de mettre un enfant au monde avant de se marier, particulièrement pour les jeunes filles qui travaillent comme domestiques. C’est certainement durant cette période de vie prémaritale, où les statuts individuels sont fragiles, que les enjeux dans le domaine des politiques de santé de la reproduction sont les plus forts.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".