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Enregistrement W2906663651 · doi:10.7202/1075767ar

GRIS-Montréal, témoin et acteur de l’évolution des attitudes des élèves du secondaire envers la diversité sexuelle

2021· article· fr· W2906663651 sur OpenAlexaffvenueabout
Olivier Vallerand, Sylvie Marcotte, Kévin Lavoie, Amélie Charbonneau, Marie Houzeau

Notice bibliographique

RevueRevue Jeunes et Société · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article compare l’évolution des attitudes des jeunes rencontrés par le GRIS-Montréal, un organisme qui lutte contre l’homophobie et favorise, par le témoignage, une meilleure connaissance des réalités homosexuelles et bisexuelles en milieu scolaire. Quatre temps de mesure échelonnés entre 2001 et 2017 ont permis de dépouiller 7 122 questionnaires remplis par des élèves du secondaire âgés de 12 à 18 ans (moyenne de 15 ans). Les résultats montrent d’abord qu’un plus grand nombre d’élèves mentionnent aujourd’hui des attirances sexuelles autres que seulement pour le genre opposé. Ils montrent ensuite une évolution positive sur quinze ans des niveaux d’aise des jeunes pour l’ensemble des dimensions étudiées à l’aide du questionnaire. Toutefois, si les niveaux d’aise par rapport à la plupart des dimensions augmentent alors que les jeunes avancent vers l’âge adulte, avec un changement particulier entre 14 et 15 ans, le niveau d’aise par rapport aux droits des personnes gaies et lesbiennes diminue avec l’âge chez les jeunes rencontrés. De plus, alors que le niveau d’aise par rapport aux lesbiennes n’est pas affecté par le genre des répondants, le niveau d’aise par rapport aux gais est significativement plus petit chez les garçons. L’article se termine en discutant la nécessité pour le GRIS-Montréal de répondre aux besoins des jeunes quant à leurs conceptions de plus en plus sophistiquées de l’orientation sexuelle et du genre, ainsi que les défis que posent de tels changements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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