La famille à l'horizon 2020
Bibliographic record
Abstract
Les 1 er et 2 novembre 2007, le Conseil de la famille et de l’enfance (CFE) et le Conseil de développement de la recherche sur la famille du Québec (CDRFQ) ont accueilli les participants du 9e symposium québécois de recherche sur la famille, ayant pour thème « La famille à l’horizon 2020 ». Ce rendez-vous avait une importance particulière puisque les deux organismes invitaient les participants à contribuer à une démarche de réflexion autour d’une question fondamentale : « Quel avenir envisageons-nous pour la famille ? » Ce 9 e symposium a été l’occasion de poser les premiers jalons de la démarche prospective, autour de grandes dimensions pouvant grandement influencer l’avenir de la famille. Quelles sont les tendances lourdes qui affecteront les familles à l’horizon 2020 au plan de la démographie, du temps parental, du travail, des solidarités intergénérationnelles ? Comment l’évolution des valeurs, du droit et des politiques sociales influencera-t-elle les choix de demain ? Une quinzaine de spécialistes se sont penchés sur ces questions et présentent les grandes tendances qui se dessinent. L’ouvrage s’achève par la présentation des principaux enjeux qui en résultent et propose six scénarios pour la famille à l’horizon 2020.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".