Travail des femmes et fécondité dans les pays en développement : que nous a appris l’Enquête mondiale de la fécondité?
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cet article est d'examiner dans quelle mesure les données de l'Enquête mondiale de la fécondité (EMF) sont adéquates pour l'analyse de la relation entre le travail des femmes et la fécondité. Après avoir passé en revue les objectifs généraux de l'EMF, les auteurs présentent les hypothèses théoriques et les questions par lesquelles on a tenté de vérifier celles-ci. Une troisième partie est consacrée aux principales analyses comparatives réalisées, à leurs résultats fondamentaux et aux diverses interprétations qui en ont été dégagées. Les auteurs concluent en faisant ressortir en quoi ces données de l'EMF sont effectivement utiles, à la condition que l'on tienne compte du contexte institutionnel global de chaque société.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".