Clustering the Participation of High School Students: New Data from St. John’s, Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Depuis 1990, nous avons eu l’occasion de distribuer avec plusieurs collègues des questionnaires au Québec, en France et en Belgique sur la participation et l’intérêt politique des jeunes. Ces données constituent une rare source d’informations pour analyser les attitudes politiques des 16-18 ans. L’hiver dernier, nous avons distribué le même questionnaire à des élèves de Saint-Jean de Terre-Neuve (429 élèves). La participation à plus de 12 mouvements ou associations a ainsi été comparée aux données recueillies à Québec en 1998 : il est intéressant de constater que la même proportion d’élèves participaient à l’une ou l’autre des associations proposées (plus des deux tiers). Cependant, pour comprendre ce phénomène, il est important d’aller au delà des capsules habituelles que nous proposent les regroupements en catégories sociologiques. Insister sur les différences internes entre les groupes est essentiel et les classifications constituent un excellent outil pour se faire — en particulier la classification ascendante hiérarchique. Avec une image plus précise des différentes formes de la participation, de même que des attitudes et des engagements qui s’y rattachent, plusieurs discours différents viendraient qualifier la participation des jeunes. De plus, notre compréhension des mécanismes de socialisation politique pourrait en être modifiée. Voilà ce qui s’avère nécessaire pour mettre en perspective les jugements les plus courants sur l’engagement et l’intérêt politique des jeunes d’aujourd’hui.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».