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Record W2114787269 · doi:10.7202/1023775ar

Vivre loin de ses parents quand on est un jeune adulte : quel effet sur le lien de confidence?

2014· article· fr· W2114787269 on OpenAlexvenueno aff
Gil Viry, Éva Nada

Bibliographic record

VenueEnfances Familles Générations · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous analysons dans quelle mesure les jeunes adultes mentionnent moins leurs parents comme des partenaires importants de discussion lorsqu’ils vivent éloignés d’eux. À partir d’un échantillon représentatif des jeunes de 18 à 34 ans vivant en Suisse, nous montrons que, d’une manière générale, les jeunes vivant à distance de leurs parents ne sont pas moins nombreux à partager un lien de confidence avec eux. Toutefois, le lien avec les parents est particulièrement sensible à la distance dans le cas des jeunes femmes ayant elles-mêmes des enfants. Pour une jeune femme, avoir un enfant augmente les chances de citer sa mère ou son père comme confidents en situation de proximité géographique et les diminue en cas d’éloignement. De plus, les jeunes mères éloignées de leur milieu d’origine ne trouvent pas ailleurs le soutien affectif qu’elles trouvent habituellement dans la proximité spatiale avec leurs parents. Associée à certains évènements familiaux, la distance géographique contribue dès lors à reconfigurer les dynamiques relationnelles et à renforcer les inégalités de genre au sein des familles. Plus généralement, ces résultats soulignent l’importance d’accorder davantage d’attention à la mobilité et à la distance géographique dans les recherches sur la famille et les relations intergénérationnelles.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.016
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.261 · 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 designQualitative
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".

Quick stats

Citations1
Published2014
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