Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur le sens que des jeunes donnent à l’engagement et les manières dont cet engagement prend forme, ou non, dans leur vie. Il présente les résultats d’une analyse secondaire réalisée de manière inductive à partir des données de deux enquêtes qualitatives sur les valeurs des jeunes. L’échantillon compte 70 participants âgés de 14 à 25 ans rencontrés dans le cadre d’entretiens individuels menés dans la période allant de 2003 à 2010; les propos de 59 d’entre eux ont été retenus aux fins de l’analyse. Les résultats contribuent à mettre en lumière le sens et l’importance de l’engagement pour les jeunes, les formes de leur engagement, ainsi que des profils de jeunes engagés et celui d’autres jeunes qui le sont moins. L’engagement des jeunes varie selon ce qui semble important à leurs yeux et cela va de leur propre vie à un intérêt avéré, voire une attirance, pour de grandes causes sociales. Par ailleurs, si l’engagement ne se dessine pas comme une valeur en tant que telle, il apparaît néanmoins comme un lieu où s’expriment des valeurs, dont celles associées à l’entraide, comme pressenti, mais aussi à la famille, à l’amitié, aux études et au travail, des dimensions de la vie des jeunes qui orientent leur engagement. En fin d’analyse, des pistes sont envisagées pour favoriser l’engagement chez les jeunes.
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".