Les violences sexuelles en milieu collégial : portrait comparatif entre les étudiant.es des minorités sexuelles et de genre et les personnes hétérosexuelles cisgenres
Bibliographic record
Abstract
Les violences sexuelles constituent un problème important dans les milieux d’enseignement supérieur, et des études antérieures ont documenté la prévalence élevée de ces violences sexuelles chez les personnes des minorités sexuelles et de genre. Toutefois, il existe peu de données disponibles spécifiquement pour cette population en milieu collégial. Pour remédier à ce manque, le présent article documente les expériences de violences sexuelles subies par la communauté étudiante de cinq cégeps au Québec (n = 4 652), en distinguant les personnes des minorités sexuelles et de genre des individus hétérosexuels cisgenres. Les résultats indiquent que les personnes des minorités sexuelles et de genre sont plus nombreuses à subir des violences sexuelles ainsi qu’à rapporter des conséquences de ces gestes affectant leur fonctionnement, à se sentir moins en sécurité sur les campus et à manifester davantage de détresse 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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".