MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W6980612177

Clustering the Participation of High School Students: New Data from St. John’s, Newfoundland and Labrador

2004· article· fr· W6980612177 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicYouth Development and Social Support
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)Identity (music)Field (mathematics)Ethnography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 1990, nous avons eu l’occasion de distribuer avec plusieurs collègues des questionnaires au Québec, en France et en Belgique sur la participation et l’intérêt politique des jeunes. Ces données constituent une rare source d’informations pour analyser les attitudes politiques des 16-18 ans. L’hiver dernier, nous avons distribué le même questionnaire à des élèves de Saint-Jean de Terre-Neuve (429 élèves). La participation à plus de 12 mouvements ou associations a ainsi été comparée aux données recueillies à Québec en 1998 : il est intéressant de constater que la même proportion d’élèves participaient à l’une ou l’autre des associations proposées (plus des deux tiers). Cependant, pour comprendre ce phénomène, il est important d’aller au delà des capsules habituelles que nous proposent les regroupements en catégories sociologiques. Insister sur les différences internes entre les groupes est essentiel et les classifications constituent un excellent outil pour se faire — en particulier la classification ascendante hiérarchique. Avec une image plus précise des différentes formes de la participation, de même que des attitudes et des engagements qui s’y rattachent, plusieurs discours différents viendraient qualifier la participation des jeunes. De plus, notre compréhension des mécanismes de socialisation politique pourrait en être modifiée. Voilà ce qui s’avère nécessaire pour mettre en perspective les jugements les plus courants sur l’engagement et l’intérêt politique des jeunes d’aujourd’hui.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.269
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
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 head0.048
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.243 · 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 designObservational
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

Citations0
Published2004
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueORBi (University of Liège)Same topicYouth Development and Social SupportFrench-language works237,207