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Record W4399850184 · doi:10.61959/c3876856s

Document d’information : Évolution et diversité des familles au Canada

2024· report· fr· W4399850184 on OpenAlexfundaboutno aff
Shelley Clark, Sarah P. Otto, Mahjoube AmaniChakani

Bibliographic record

Venuenot available
Typereport
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicGlobal Health Workforce Issues
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Canada, à l’instar d’autres pays à revenu élevé, les familles ont changé de façon importante au cours des dernières décennies. Les femmes ayant aujourd’hui moins d’enfants et étant moins susceptibles de se marier qu’auparavant, les ménages familiaux sont désormais plus petits et une proportion croissante d’enfants sont élevés par des parents seuls ou qui vivent en cohabitation. On observe une baisse des taux de divortialité, ce qui suggère que les couples qui se marient sont plus enclins à maintenir leur union. La décision de se marier ou d’avoir des enfants ainsi que le moment opportun pour s’y consacrer sont grandement influencés par les facteurs socioéconomiques et les valeurs culturelles en constante évolution. Certains groupes, notamment les personnes immigrantes, les minorités visibles et les Autochtones, adoptent des modèles distinctifs en matière de formation des familles. L’emplacement géographique façonne également les familles. Le Québec et le Nunavut se distinguent par des taux de cohabitation très élevés, et la fécondité au Canada est environ 50 % plus élevée en milieu rural qu’en milieu urbain. Ces transformations majeures, de même que ces importantes variations ont des répercussions considérables sur le bien-être des enfants et de leur famille. La compréhension de tels changements et de la diversité des modèles familiaux s’avère cruciale pour orienter l’élaboration de politiques sociales adaptées et efficaces en ce qui trait à la famille, à la santé, à l’éducation et au logement.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.168
Threshold uncertainty score0.563

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0060.014
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.1680.029

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 head0.041
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.337 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2024
Admission routes2
Has abstractyes

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