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Record W4390943451 · doi:10.31381/mpp.v2i2.5797

Análisis de la fecundidad de las mujeres haitianas por orden de nacimiento

2024· article· es· W4390943451 on OpenAlexaff
Berthony Pierrin, Woodley Généus, David Jean Simon

Bibliographic record

VenueMujer y Políticas Públicas · 2024
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicMigration and Labor Dynamics
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Se analiza la fecundidad de las mujeres haitianas a fin de revelar su comportamiento reproductivo según la situación sociodemográfica y económica. Usamos datos de la última encuesta demográfica y de salud realizada en Haití. El presente estudio sólo incluye a las mujeres al final de su edad fértil entre 45 y 49 años. La descripción de las características basales de la muestra analítica se realizó mediante porcentajes. Para el análisis de los datos, recurrimos a las probabilidades de agrandamiento de las familias (PAF) y modelos multivariantes de supervivencia en tiempo discreto (modelos log-log complementario) (LLC), que son dos aproximaciones metodológicas adaptables a la situación de la fecundidad del país. Los análisis abarcan diversos niveles de estudio. En primer lugar, se realizó un análisis estadístico descriptivo univariante con el objetivo de caracterizar el perfil de la población en cuestión. Posteriormente, se procedió a un análisis multivariante para examinar los factores sociodemográficos y económicos, así como los patrones de espaciamiento en la reproducción de las mujeres haitianas. Los resultados indican que, a partir del nacimiento del cuarto hijo, las mujeres demuestran un mayor control sobre su fecundidad. Por tanto, las probabilidades siguen siendo altas para la transición a una paridad alta (más de 3 hijos). Para controlar la fecundidad, cuanto mayor sea el tiempo entre dos nacimientos sucesivos, mayor será la tendencia a la disminución de la reproducción. Además, las mujeres más vulnerables, quienes residen en contextos rurales, con bajos recursos económicos y bajo nivel educativo, tienden a tener más hijos, comienzan a tenerlos a una edad más temprana y presentan intervalos más cortos entre los nacimientos sucesivos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.075

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.013
GPT teacher head0.364
Teacher spread0.351 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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".

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Published2024
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