Jeunes trans et non binaires en protection de la jeunesse
Bibliographic record
Abstract
Les jeunes trans et non binaires forment une population que l’on sait à risque de vivre des situations de discrimination et de violence et à très haut risque de vivre de la négligence parentale. Les quelques recherches disponibles sur leur expérience en protection de la jeunesse montrent que ces jeunes sont souvent forcé·e·s de vivre dans un genre qui ne leur convient pas et de subir de la discrimination à même ces milieux. L’article présente les données obtenues dans le cadre de l’Étude sur le devenir des jeunes placés (EDJeP), et décrit certaines caractéristiques des jeunes trans et non binaires en contexte de protection au Québec. Il dresse un portrait préliminaire de la situation de ces jeunes, des raisons de leur placement, ainsi que de leur satisfaction quant à leur expérience en protection de la jeunesse par rapport aux jeunes cis de l’EDJeP. Les résultats mettent en lumière la surreprésentation des jeunes trans et non binaires dans la population de jeunes placé·e·s par rapport à la population générale et permettent de constater que les jeunes trans et non binaires vivent des situations qui se distinguent de celles vécues par les jeunes cisgenres.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".