L’étude des unions en démographie : des catégories aux processus
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs soutiennent que les outils dont la démographie classique se sert pour étudier le mariage et la famille ne peuvent appréhender adéquatement les formes actuelles d'union, qui sont diverses et mouvantes. En mettant l'accent sur les processus plutôt que sur les états et sur l'appartenance à des catégories, on rendrait mieux justice au fait que des « états » comme le mariage et la cohabitation s'insèrent dans des parcours de vie dont la succession ne va pas sans chevauchements. La saisie des processus suppose l'examen des prises de décisions des individus et des couples qui sous-tendent leurs mouvements entre différentes catégories. L'étude et la définition des unions à caractère sexuel bénéficieraient d'une plus grande utilisation des méthodes quantitatives modernes, analyse factorielle, analyse de groupement et logique des ensembles flous notamment. Les méthodes qualitatives sont particulièrement adaptées à l'étude des processus et des significations. Les plus grands progrès viendront d'une combinaison des approches quantitatives et qualitatives.
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 | 0.011 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".