Bibliographic record
Abstract
زمینه و هدف: طی دو دهه گذشته میزان باروری در ایران زیر سطح جایگزین (دو فرزند) باقی مانده است که در صورت تداوم آن، به واسطه سالخوردگی جمعیت، باعث کاهش نیروی کار فعال مورد نیاز برای رشد اقتصادی کشور می شود. هدف این پژوهش تعیین دلایل عدم تمایل زوجین شهر تهران برای خواستن فرزند می باشد. روش و مواد: این پژوهش توصیفی، مبتنی است بر داده های پیمایش 1391 قصد باروری که در بین 2267 نفر نمونه تصادفی از جمعیت زنان و مردان متأهل زیر 36 سال ساکن مناطق 22 گانه شهر تهران اجرا شد. نمونهها با استفاده از روش نمونهگيري دومرحلهاي خوشه ای طبقهاي تصادفي انتخاب شد. جمع آوری داده ها با استفاده از یک پرسشنامه ساختارمند و از طریق مصاحبه چهره به چهره پرسشگران آموزش دیده با افراد نمونه در درب منازل آنها انجام گرفت. با استفاده از نرم افزار SPSS-24 و تحلیل توصیفی داده ها، دلایل نخواستن فرزند به تفکیک زیر گروه های اقتصادی-اجتماعی جمعیت مورد مطالعه قرار گرفت. یافته ها: در مجموع، 902 (40%) نفر از پاسخگویان قصد دارند فرزندآوری را متوقف کنند. عدم توانایی برای تأمین هزینه های فرزند دیگر 414 (27%) نفر، داشتن تعداد مورد نظر فرزندان 379 (25%) نفر و نگرانی نسبت به آینده فرزندان 221 (15%) نفر به ترتیب به عنوان مهم ترین دلایل نخواستن فرزند ذکر شده است. تداخل فرزندآوری با علایق، تفریحات، و برنامه-های کاری و تحصیلی 241 (16%) نفر، دلایل مهم دیگر برای نخواستن فرزند است که بیشتر از سوی مردان، دارندگان تحصیلات عالی و درآمد بالا و تک فرزندها و بی فرزندها ذکر شده است. مخالفت همسر 88 (6%) نفر و رابطه زناشویی نامناسب 37 (2%) نفر از دیگر دلایل عدم تمایل به فرزندآوری است. نتیجه گیری: مطالعه نشان داد که علاوه بر مشکلات اقتصادی، نگرانی از آینده فرزندان و تداخل فرزندآوری با علایق، تفریحات، و برنامه های کاری و تحصیلی فرد دو دلیل مهم فرهنگی و اجتماعی برای نخواستن فرزند است، که ضرورت دارد در تدوین و اصلاح سیاست های جمعیتی به آنها توجه جدی شود.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.125 | 0.101 |
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".