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Enregistrement W567260750 · doi:10.7202/010263ar

L’influence des caractéristiques sociodémographiques sur le début de la vie conjugale des Québécoises

2004· article· fr· W567260750 sur OpenAlexvenueno aff
Alain Bélanger, Pierre Turcotte

Notice bibliographique

RevueCahiers québécois de démographie · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A partir principalement des données de 1'Enquéte sociale générale (ESG) de 1995, la présente étude offre une mesure de: l'influence de caractéristiques démographiques et socioéconomiques sur le risque qu'ont les Québécoises de former une première union libre ou un premier mariage. Après une brève analyse descriptive, les auteurs exposent les résultats de l'analyse multivariée, qui permet notamment de mesurer l'évolution de l'influence de caractéristiques liées à la « théorie de l'indépendance », soit le niveau de scolarité et l'activité (travail et fréquentation scolaire). L'analyse n'a pas permis de confirmer complètement la théorie : les femmes actives ont généralement plus tendance à former une union libre et présentent un risque moins grand de se marier, ce qui va dans le sens de la théorie, mais l'effet sur les premiers mariages ne s'applique qu'aux Québécoises nées avant 1951. En outre, une hausse du niveau de scolarité ne contribue pas à diminuer le risque de former un premier mariage pour toutes les générations de Québécoises étudiées. Par ailleurs, il est évident que l'union libre a d'abord été populaire auprès des Québécoises les plus scolarisées. Tout cela porte à croire que la scolarité et l'entrée massive des Québécoises sur le marché du travail ne font pas entrave à la formation de la première union, mais favorisent une plus grande liberté quant à la forme que celle-ci prendra.

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)0,004
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations15
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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