Des conflits conjugaux qui se disent, d’autres qui se taisent. Le rôle des désaccords de couple dans l’attrition de l’enquête ERFI
Bibliographic record
Abstract
Les conflits conjugaux sont en partie révélateurs du fonctionnement des interactions conjugales. Aussi, dans le cadre d’enquêtes longitudinales, certains répondants qui souhaitent préserver l’image de leur couple pourraient refuser de renouveler leur participation pour ne plus avoir à faire part des désaccords qu’ils ont avec leur conjoint. Cet article propose alors d’étudier en quoi l’attrition de l’enquête « Étude des relations familiales et intergénérationnelles » — qui touche 35 % de l’effectif initial des répondants — est liée aux désaccords des enquêtés lors de la première vague de l’enquête. Les résultats montrent que ceux qui font le moins mention de leurs désaccords participent plus rarement à la vague suivante, et ce, en raison de moindres capitaux socioculturels leur permettant d’exprimer leurs désaccords. À l’inverse, ceux qui renouvellent l’enquête en profitent pour se délivrer de certaines frustrations et insatisfactions engendrées par les désaccords qu’ils ont eus avec leur conjoint. Ces insatisfactions concernent particulièrement l’éducation des enfants pour les femmes et les relations sexuelles pour les hommes.
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 | 0.008 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".