Identité ethnoculturelle, bien-être psychologique et performance scolaire de jeunes adultes issus de couples mixtes au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’on observe de plus en plus d’unions mixtes, tant au Canada (Statistique Canada, 2014) qu’ailleurs dans le monde (Cooney et Radina, 2000; Kalmijn, 2010; Shih et Sanchez, 2005). Toutefois, la recherche sur ces couples mixtes et leurs enfants demeure peu développée et elle est tout aussi rare au Québec (Le Gall, 2003; Unterreiner, 2017). Ces études dépeignent généralement un tableau négatif, mettant en évidence des problèmes d’identité, de santé mentale, de comportements problématiques et de difficultés scolaires (Udry, Richard, Rose et Hendrickson-Smith, 2003; Unterreiner, 2011). Notre article met en évidence l’identification ethnoculturelle de ces jeunes, presque tous nés au Québec, dont l’un des parents est québécois et l’autre immigrant, ainsi que son influence sur leur bien-être psychologique et leur performance scolaire. Lorsque ces jeunes issus de couples mixtes valorisent les deux cultures originelles, par le choix du style intégration (Berry, 1980), ils fonctionnent bien et ne diffèrent pas des jeunes dont les deux parents sont Québécois. D’autre part, un ancrage identitaire faible dans la culture du parent immigrant fragiliserait ces jeunes au niveau de leur bien-être psychologique.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".