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Record W2049215411 · doi:10.7202/1024005ar

La victimisation, une norme dans la vie des jeunes au Québec ?

2014· article· fr· W2049215411 on OpenAlexaffvenueabout
Katie Cyr, Marie‐Ève Clément, Claire Chamberland

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicChild Abuse and Trauma
Canadian institutionsUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsVictimisationHumanitiesPoison controlPolitical scienceInjury preventionMedicineArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude documente différentes formes de victimisation vécues par les jeunes Québécois au cours de leur vie. Le Juvenile Victimization Questionnaire (JVQ – questionnaire de victimisation juvénile) a été employé lors d’une enquête téléphonique aléatoire parmi les ménages québécois. L’échantillon comprend 1 400 adolescents âgés de 12 à 17 ans et 1 401 parents d’enfants de 2 à 11 ans ayant révélé les expériences de victimisation des jeunes. Les résultats démontrent que la majorité des jeunes (75 %) ont vécu au moins une forme de victimisation directe ou indirecte au cours de leur vie. Parmi les victimes, la majorité (71 %) ont vécu plus d’une forme de victimisation et plus d’un quart des jeunes de l’échantillon (27 %) ont subi au moins quatre types de victimisation distincts au cours de leur vie. Afin d’intervenir adéquatement auprès des jeunes victimisés de manière chronique et de répondre à leurs besoins multiples, les intervenants oeuvrant auprès des jeunes devraient s’enquérir de leur exposition possible à de multiples formes de victimisation. Il est essentiel de documenter l’évolution de la victimisation et de la polyvictimisation chez les jeunes de manière systématique afin de suivre l’évolution des tendances et l’impact des politiques publiques et des programmes d’intervention visant à lutter contre ce phénomène.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.749
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.163
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations5
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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