Familles et communautés face aux « grappes localisées » de suicides de jeunes : deux exemples en populations québécoise et autochtone
Bibliographic record
Abstract
À partir d’entretiens réalisés dans deux localités au Québec, dont une en milieu autochtone, touchées par des grappes localisées de suicide de jeunes, les représentations et les répercussions de ces évènements sont interrogées. L’objectivation d’une série de suicides dans un temps et un lieu donnés ne suffit pas à qualifier le phénomène, qui renvoie à une réalité à la fois physique et sociale, et qui fait l’objet d’un processus de construction sociale. Celui-ci va contribuer ou non à transformer plusieurs tragédies individuelles et familiales en enjeu collectif qui concerne et interpelle l’ensemble de la collectivité affectée. Au-delà de la proximité temporelle et géographique des cas de suicides, c’est le fait que le phénomène atteigne des adolescents et des jeunes adultes, dans des proportions parfois importantes, qui interpelle profondément les communautés concernées et qui oblige les adultes à se questionner sur les raisons pour lesquelles une partie de la jeunesse manifeste, au travers de l’acte suicidaire, une grande vulnérabilité qui ébranle les fondements de la vie sociale et de la transmission intergénérationnelle.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".