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Record W2895889031 · doi:10.7202/1075809ar

Déterminants du statut migratoire à 24 ans chez une cohorte de jeunes saguenéens et jeannois

2021· article· fr· W2895889031 on OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Blackburn, Suzie Tardif, Julie Auclair, Marco Gaudreault, Josée Thivierge

Bibliographic record

VenueRevue Jeunes et Société · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsCégep de JonquièreUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La migration des jeunes hors des régions périphériques a fait l’objet de plusieurs recherches au cours des dernières années. Certaines régions, telles que le Saguenay–Lac-Saint Jean (SLSJ), présentent des taux de migration plus élevés et ont amené des chercheurs à se questionner sur les raisons qui poussent les jeunes à les quitter. Dans cet ordre d’idées, les résultats d’une étude exploratoire découlant d’une recherche longitudinale réalisée par le centre ÉCOBES-Recherche et transfert du Cégep de Jonquière sur les habitudes de vie et les aspirations scolaires et professionnelles des jeunes saguenéens et jeannois du secondaire à l’âge adulte sont ici présentés. Plus précisément, des analyses de régression multinomiale ont permis de dresser un portrait des déterminants du statut migratoire des jeunes du SLSJ de 14 à 24 ans. Il apparait, entre autres, que les jeunes qui migrent sont généralement plus performants à l’école et présentent des valeurs moins traditionnelles. En connaissant davantage les caractéristiques des jeunes qui quittent cette région périphérique, il sera possible de mettre en place des alternatives pour les inciter à y rester, permettant dès lors au SLSJ de profiter de leurs talents et de leurs compétences.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.625
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.316 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2021
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