Faits et chiffres : Les couples mariés et en union libre au Canada
Bibliographic record
Abstract
En 2022, 45 % des Canadiens de 15 ans et plus étaient mariés, les pourcentages oscillant entre 61 % à Terre-Neuve-et-Labrador et 28 % au Nunavut 1 .Parmi les Canadiens qui se sont mariés en 2020, plus de 8 sur 10 (81 %) l'ont fait pour la première fois, comparativement à 75 % en 2000 2 .En 2021, 77 % de l'ensemble des couples recensés étaient des couples mariés 3 , contre 94 % en 1981 4 .Les pourcentages variaient de 84 % en Ontario à 48 % au Nunavut 3 .Le mariage est moins fréquent chez les couples de même genre que chez les couples de genre différent, en partie parce que le mariage entre deux personnes de même genre n'a été légalisé à l'échelle nationale qu'en 2005.En 2021, 37 % des couples de même genre étaient mariés, contre 78 % des couples de genre différent 5 .Au cours de la première année de la pandémie, le nombre de mariages a chuté de 33 %, passant de 146 121 mariages en 2019 à 98 355 en 2020, soit le plus bas nombre enregistré depuis 1938.La baisse la plus importante a été observée au Québec (49 %) et la plus faible en Saskatchewan (18 %) 2 .
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".