Déterminants du statut migratoire à 24 ans chez une cohorte de jeunes saguenéens et jeannois
Notice bibliographique
Résumé
La migration des jeunes hors des régions périphériques a fait l’objet de plusieurs recherches au cours des dernières années. Certaines régions, telles que le Saguenay–Lac-Saint Jean (SLSJ), présentent des taux de migration plus élevés et ont amené des chercheurs à se questionner sur les raisons qui poussent les jeunes à les quitter. Dans cet ordre d’idées, les résultats d’une étude exploratoire découlant d’une recherche longitudinale réalisée par le centre ÉCOBES-Recherche et transfert du Cégep de Jonquière sur les habitudes de vie et les aspirations scolaires et professionnelles des jeunes saguenéens et jeannois du secondaire à l’âge adulte sont ici présentés. Plus précisément, des analyses de régression multinomiale ont permis de dresser un portrait des déterminants du statut migratoire des jeunes du SLSJ de 14 à 24 ans. Il apparait, entre autres, que les jeunes qui migrent sont généralement plus performants à l’école et présentent des valeurs moins traditionnelles. En connaissant davantage les caractéristiques des jeunes qui quittent cette région périphérique, il sera possible de mettre en place des alternatives pour les inciter à y rester, permettant dès lors au SLSJ de profiter de leurs talents et de leurs compétences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».