Identité ethnolinguistique et bien-être mental : le cas des jeunes francophones du Manitoba
Bibliographic record
Abstract
L’identité collective est reconnue comme un facteur important pouvant contribuer au bien-être mental des individus appartenant à des minorités ethnolinguistiques. Or peu de recherches ont porté sur le cas des jeunes francophones en contexte minoritaire canadien, notamment les francophones du Manitoba. Cette recherche visait donc à analyser la relation entre le bien-être mental des jeunes francophones du Manitoba et trois dimensions de l’identité ethnolinguistique, soit l’attachement à l’identité francophone, l’attachement à l’identité anglophone et la perception de continuité ethnolinguistique. Un total de 545 francophones du Manitoba, âgés de 14 à 25 ans, ont répondu à un questionnaire. Les résultats révèlent que, bien qu’elles soient liées, les trois dimensions de l’identité ethnolinguistique en contexte francophone minoritaire représentent bel et bien des construits distincts. Par ailleurs, chacune de ces dimensions est liée de façon positive au bien-être mental des répondants. En somme, ces résultats illustrent l’importance de maintenir les efforts visant à promouvoir la vitalité ethnolinguistique des communautés francophones minoritaires et à soutenir les jeunes dans leur quête visant à intégrer leurs identités multiples.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".