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Record W567260750 · doi:10.7202/010263ar

L’influence des caractéristiques sociodémographiques sur le début de la vie conjugale des Québécoises

2004· article· fr· W567260750 on OpenAlexvenueno aff
Alain Bélanger, Pierre Turcotte

Bibliographic record

VenueCahiers québécois de démographie · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A partir principalement des données de 1'Enquéte sociale générale (ESG) de 1995, la présente étude offre une mesure de: l'influence de caractéristiques démographiques et socioéconomiques sur le risque qu'ont les Québécoises de former une première union libre ou un premier mariage. Après une brève analyse descriptive, les auteurs exposent les résultats de l'analyse multivariée, qui permet notamment de mesurer l'évolution de l'influence de caractéristiques liées à la « théorie de l'indépendance », soit le niveau de scolarité et l'activité (travail et fréquentation scolaire). L'analyse n'a pas permis de confirmer complètement la théorie : les femmes actives ont généralement plus tendance à former une union libre et présentent un risque moins grand de se marier, ce qui va dans le sens de la théorie, mais l'effet sur les premiers mariages ne s'applique qu'aux Québécoises nées avant 1951. En outre, une hausse du niveau de scolarité ne contribue pas à diminuer le risque de former un premier mariage pour toutes les générations de Québécoises étudiées. Par ailleurs, il est évident que l'union libre a d'abord été populaire auprès des Québécoises les plus scolarisées. Tout cela porte à croire que la scolarité et l'entrée massive des Québécoises sur le marché du travail ne font pas entrave à la formation de la première union, mais favorisent une plus grande liberté quant à la forme que celle-ci prendra.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.325
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0050.048
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.017
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.236 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations15
Published2004
Admission routes1
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