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Record W2140693601 · doi:10.7202/1017096ar

Composition de la famille et risques d’éclatement des familles recomposées : effet réel ou artefact lié au mode de collecte des données ?

2013· article· fr· W2140693601 on OpenAlexaffvenueabout
Céline Le Bourdais, Évelyne Lapierre‐Adamcyk, Valerie Heintz-Martin

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFamily Dynamics and Relationships
Canadian institutionsUniversité de MontréalMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte s’intéresse à l’influence que la composition des familles recomposées exerce sur les risques de rupture des couples à partir des informations fournies par les hommes et les femmes interrogés en 2001 dans le cadre de l’Enquête sociale générale (ESG) réalisée par Statistique Canada. Les résultats montrent d’abord une contradiction entre les risques de rupture des familles recomposées avec une belle-mère et avec un beau-père suivant que les réponses des hommes ou des femmes sont utilisées. Après une étude approfondie des données disponibles pour construire les épisodes de vie en famille recomposée, on trouve d’abord que la contradiction ne tient pas uniquement au sexe des répondants, mais également au rôle qu’ils jouent dans la famille recomposée, les risques de rupture étant nettement plus élevés lorsque les épisodes sont rapportés par les parents biologiques. Les auteures montrent que les résultats apparemment contradictoires sont en partie liés à la formulation de certaines questions dans l’ESG et aux difficultés inhérentes aux enquêtes rétrospectives.

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)0.105
metaresearch head score (Gemma)0.334
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.910
Threshold uncertainty score0.555

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1050.334
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0050.007
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0080.007
Open science0.0030.006
Research integrity0.0020.002
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 head0.021
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.258 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2013
Admission routes3
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