Le mariage, l’union de fait et la santé des conjoints au Québec et en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, l’union de fait est devenue un cadre normal de la vie conjugale et de la vie familiale au même titre que le mariage alors qu’il n’en va pas de même dans le reste du Canada. Nous cherchons ici à voir si l’union de fait a, au Québec, les effets bénéfiques sur la santé des conjoints que l’on reconnaît généralement au mariage. Nous comparons le Québec à l’Ontario où l’union de fait est moins répandue. Nous estimons l’effet net de la situation conjugale sur six indicateurs de la santé au moyen des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2005. En Ontario, l’union de fait a les effets négatifs qu’on retrouve dans les études menées aux États-Unis. Au Québec, l’union de fait ne se distingue pas du mariage dans certains aspects de la santé, alors qu’elle a des effets bénéfiques ou négatifs sur d’autres. Les auteurs interprètent ces résultats en les reliant à la dynamique particulière de l’union de fait. Ils suggèrent que les études pancanadiennes sur les liens entre la situation conjugale et la santé des conjoints soient faites en s’assurant systématiquement que cette relation a au moins le même signe au Québec et dans le reste du Canada.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".