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Record W2791794402 · doi:10.7202/1043297ar

Combien d’enfants en double résidence ou en garde partagée ? Sources et mesures dans les contextes québécois et canadien

2018· article· fr· W2791794402 on OpenAlexaffvenueabout
David Pelletier

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFamily Dynamics and Relationships
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la base de ce texte se trouve une question très simple : combien d’enfants partagent leur temps de façon plus ou moins égale entre la résidence de leur mère et celle de leur père à la suite de la séparation de ceux-ci ? Après une description des nombreux enjeux liés à la mesure des arrangements résidentiels des enfants, une analyse critique des différentes sources de données disponibles aux niveaux québécois et canadien permet de constater le caractère fragmentaire de nos connaissances actuelles sur le sujet. Au final, la réponse apportée reste équivoque. D’un point de vue relatif, on peut affirmer sans trop de risques de se tromper que le nombre d’enfants en double résidence a augmenté rapidement au cours des deux dernières décennies, et davantage au Québec que dans le reste du Canada. Concernant les niveaux absolus, cependant, beaucoup d’incertitude demeure puisque les chiffres produits par les diverses sources concordent rarement. L’intégration de données d’enquête et de données administratives sera probablement nécessaire afin d’apporter une réponse plus solide.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.018
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.521

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.018
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.009
Science and technology studies0.0130.008
Scholarly communication0.0100.005
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.001

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 head0.019
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.285 · 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

Citations5
Published2018
Admission routes3
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