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Enregistrement W3116566031 · doi:10.1177/2167696820983040

Transition-To-Adulthood Profiles and Well-Being: Similarities and Distinctions Among Urban and Remote Contexts

2020· article· en· W3116566031 sur OpenAlexaffabout
Stéphanie Boisvert, Jacinthe Dion, François Poulin, Marie-Ève Blackburn, Marie‐Christine Brault, Marco Gaudreault, Julie Auclair

Notice bibliographique

RevueEmerging Adulthood · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalCégep de JonquièreUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYoung adultPsychologyDevelopmental psychologyContext (archaeology)Transition (genetics)Well-beingEarly adulthoodLife course approachSample (material)Geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, two different contexts were examined to identify and describe transition-to-adulthood profiles at age 25 (based on four adulthood markers) and to determine whether these profiles differ in well-being at age 25. Two French-Canadian samples (urban sample, N = 321; remote sample, N = 363) completed questionnaires at age 25 regarding adulthood markers (having left school, being a parent or expecting a child, having left the parental home, and being in a romantic relationship) and well-being (depressive symptoms, alcohol use, and self-esteem). A person-centered approach helped determine the presence of five distinct profiles for both samples: workers, parents, independent students, singles, late bloomers. The results indicated similarities and differences between contexts regarding the experience of transition to adulthood and demonstrated that youth’s well-being is associated with their profile and their context. This study contributes to the literature on emerging adulthood by describing heterogeneity in the transition to adulthood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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