Notice bibliographique
Résumé
Societies around the world are significantly influenced by kinship in one way or another. It can be argued that kinship is in decline; however, there are new and emerging ways of looking at kinship. Goode's major thesis posits that the expansion of economic systems vis‐à‐vis industrialization leads to the decentralization of extended kinship bonds. Instead, the conjugal family takes shape and becomes the central and independent kinship unit. Conjugal families, similar to the nuclear family, are small marriage‐ and children‐based families and at one point were the dominant Western industrial family model. Parsons states that adults are part of two conjugal families: the one that they are born into and the second that they form in adulthood. Goode followed the modernization thesis in that all of the “developing world” would move from more traditional to conjugal families once industrialization had occurred, leading to weakened family control over matters such as marriage partner selection. In the latter part of the twentieth century, people were more likely to postpone marriage, get divorced, have children outside marriage, have premarital sex, and cohabit. These societal changes and effects on kin were not predicted in Goode's original analysis of conjugal families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,383 | 0,175 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».