Faits et chiffres : Les couples mariés et en union libre au Canada
Notice bibliographique
Résumé
En 2022, 45 % des Canadiens de 15 ans et plus étaient mariés, les pourcentages oscillant entre 61 % à Terre-Neuve-et-Labrador et 28 % au Nunavut 1 .Parmi les Canadiens qui se sont mariés en 2020, plus de 8 sur 10 (81 %) l'ont fait pour la première fois, comparativement à 75 % en 2000 2 .En 2021, 77 % de l'ensemble des couples recensés étaient des couples mariés 3 , contre 94 % en 1981 4 .Les pourcentages variaient de 84 % en Ontario à 48 % au Nunavut 3 .Le mariage est moins fréquent chez les couples de même genre que chez les couples de genre différent, en partie parce que le mariage entre deux personnes de même genre n'a été légalisé à l'échelle nationale qu'en 2005.En 2021, 37 % des couples de même genre étaient mariés, contre 78 % des couples de genre différent 5 .Au cours de la première année de la pandémie, le nombre de mariages a chuté de 33 %, passant de 146 121 mariages en 2019 à 98 355 en 2020, soit le plus bas nombre enregistré depuis 1938.La baisse la plus importante a été observée au Québec (49 %) et la plus faible en Saskatchewan (18 %) 2 .
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».