Résultats préliminaires du Net LGBTQI+ Baromètre français 2021-22 au regard de la diversité de genre répondant·e·s
Notice bibliographique
Résumé
Le Net LGBTQI 2021-22 Baromètre a ouvert son recrutement à toute personne de diversité sexuelle et/ou de genre.Ces changements ont permis de plus que doubler la quantité de personnes de diversité de genre recrutées, en passant de 5,2 % de l’échantillon à 13,0 %, ainsi que de recruter 6,4 % de femmes cis. Dans l’échantillon de 3 649 participant·e·s , 1,9 % des s'identifient comme hommes trans, 1,7 % comme femmes trans, et 9,4 % comme non-binaires, agenres, intersexes, genderfluid, en questionnement ou autre, pour un total de 474 personnes (13,0 %) issues de la diversité de genre. Avec près de 500 personnes de diversité de genre recrutées en France, le Net LGBTQI+ Baromètre 2021-22 est l’une des études quantitatives françaises les plus riches et exhaustives à ce jour sur le sujet.Après avoir présenté les problématiques de santé rencontrées par les personnes de diversité de genre (issue d'une courte revue de littérature), nous contrastons les résultats préliminaires des 3 649 premiers questionnaires entièrement complétés selon l'identité de genre des répondant·e·s pour dégager les variations de leur profil sociodémographique, sociosexuel, en santé sexuelle et mentale et du parcours de transition des personnes trans et non binaire.Une partie de ces résultats confirme la détresse vécue par les personnes de diversité sexuelle et de genre, en particulier les personnes trans et diverses dans le genre. Leurs réalités méritent donc d’être approchées avec un regard inclusif afin de développer des interventions individuelles, mais surtout afin d’éclairer les décisions d’un point de vue structurel à leur égard.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».