MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045551598 · doi:10.25336/p6zs5h

Marriage and Cohabitation: Demographic and Socioeconomic Differences in Quebec and Canada

2006· article· en· W2045551598 sur OpenAlexaffvenueabout
Don Kerr, Melissa Moyser, Roderic Beaujot

Notice bibliographique

RevueCanadian Studies in Population · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Dynamics and Relationships
Établissements canadiensUniversity of TorontoThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohabitationSocioeconomic statusCensusContext (archaeology)Demographic economicsPovertyMarital statusPolitical scienceGeographyEconomic growthDemographySociologyDevelopment economicsPopulationEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohabitation has become so prevalent in Canada that it is now the most common mode of entry into conjugality. Yet in drawing comparisons across Canadian provinces, cohabitation is far more prevalent in the province of Quebec than elsewhere. With this in mind, the purpose of the current paper is three fold. First, we set out to briefly situate the recent growth in the number of common-law unions in Canada and Quebec into a broader historical and international context. Secondly, we review available information from the 2001 Census and the 1998 General Social Survey on some of the key socioeconomic and demographic characteristics of persons who cohabit relative to those that marry. Thirdly, we consider how these changes are important to public policy, and of direct interest to legislators and the Canadian legal system. Major differences are documented in comparing Quebec with elsewhere in Canada in terms of the education, labor force participation, median income, income poverty and homeownership. The differences documented between persons who marry relative to cohabiters are found to be much less in Quebec than elsewhere, in a context whereby cohabitation has become far more widespread, an observation with direct implications for public policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Studies in PopulationMême sujetFamily Dynamics and RelationshipsTravaux en français237 207