Qui sont les preneuses de risque ? L’intention d’adopter des conduites à risque chez les étudiantes postsecondaires québécoises
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats d’une étude exploratoire qui visait à étudier la propension à la prise de risque d’un échantillon d’étudiantes québécoises de niveau postsecondaire âgées entre 18 et 30 ans et à comparer cette propension en fonction de variables sociodémographiques (âge, statut civil, milieu de vie, niveau de scolarité). L’échantillon était composé de 233 étudiantes recrutées dans une université québécoise et dans un établissement de niveau collégial (X = 22,14 ans, ET = 2,89). Les participantes, recrutées à l’aide d’affiches publicitaires, devaient répondre à une version électronique de l’échelle DOSPERT révisée pour adultes (Domain-Specific Risk-Taking scale for adults) en version française (Blais et Weber, 2006) qui mesure l’intention d’adopter un comportement à risque et à laquelle huit questions ont été ajoutées concernant la probabilité de prise de risque en matière de sexualité, de consommation de substances psychoactives et de conduite automobile. Les résultats indiquent que 24,9 % des étudiantes sondées estiment probable qu’elles puissent avoir un rapport sexuel avec une personne rencontrée quelques heures auparavant. De plus, 15,1 % des étudiantes estiment probable qu’elles adoptent des comportements sexualisés (se dévêtir, attitude aguichante) dans un bar ou une fête et cette propension augmente considérablement s’il y a consommation de substances psychoactives (25,4 %). La consommation volontaire d’ecstasy est d’ailleurs estimée comme probable ou très probable pour 16,3 % de l’échantillon. De façon plus générale, les résultats à l’échelle DOSPERT indiquent que la propension à la prise de risque dans les domaines sociaux, des activités récréatives et de la santé et la sécurité est en moyenne plus élevée que la propension à la prise de risque dans les domaines de l’éthique ou des finances chez les étudiantes. De plus, la tendance à la prise de risque dans certains domaines varie en fonction de l’état civil, de la parentalité, du milieu de vie, du niveau de scolarité et de la propension à la prise de risque en soi.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".