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Record W2915032483 · doi:10.7202/1055724ar

Une étude comparative de l’impact de la religiosité et de l’égalité des genres sur les intentions en matière de fécondité et leurs réalisations

2019· article· fr· W2915032483 on OpenAlexvenueno aff
Christoph Bein, Anne H. Gauthier, Monika Mynarska

Bibliographic record

VenueCahiers de recherche sociologique · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFamily Dynamics and Relationships
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le rôle de la religiosité et du genre dans l’élaboration des décisions en matière de fécondité a fait l’objet de nombreuses études ces dernières années. Cette littérature a toutefois mis en évidence une énigme intéressante. Alors que la religiosité a un effet positif sur la fécondité, en partie grâce à la promotion des rôles sexospécifiques traditionnels, l’égalité des sexes s’avère elle aussi avoir eu un impact positif – plutôt que négatif – sur la fécondité. Nous abordons cette ambiguïté dans l’effet de la religiosité et des rôles de genre en examinant leurs effets spécifiques sur les intentions en matière de fécondité et leurs réalisations. Pour ce faire, nous utilisons les données de la première et de la deuxième vagues de l’Enquête Générations et Genre (GGS) et construisons des modèles de régression logistique séparément pour cinq pays européens (Autriche, Bulgarie, France, Géorgie et Russie). Nous développons des modèles mesurant l’influence de la religiosité, les attitudes de genre et la répartition des tâches ménagères selon l’intention d’avoir un (autre) enfant et la réalisation positive de ces intentions (plan d’avoir un enfant) et négative (plan de ne pas avoir un enfant). Nos résultats suggèrent que, quel que soit le contexte du pays, la religiosité et les rôles de genre semblent avoir un effet indépendant sur les intentions en matière de fécondité et leur réalisation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.025
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.242
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0250.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0050.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.260
GPT teacher head0.445
Teacher spread0.185 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2019
Admission routes1
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