Résultats préliminaires du Net LGBTQI+ Baromètre français 2021-22 au regard de la diversité de genre répondant·e·s
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Bibliographic record
Abstract
Le Net LGBTQI 2021-22 Baromètre a ouvert son recrutement à toute personne de diversité sexuelle et/ou de genre.Ces changements ont permis de plus que doubler la quantité de personnes de diversité de genre recrutées, en passant de 5,2 % de l’échantillon à 13,0 %, ainsi que de recruter 6,4 % de femmes cis. Dans l’échantillon de 3 649 participant·e·s , 1,9 % des s'identifient comme hommes trans, 1,7 % comme femmes trans, et 9,4 % comme non-binaires, agenres, intersexes, genderfluid, en questionnement ou autre, pour un total de 474 personnes (13,0 %) issues de la diversité de genre. Avec près de 500 personnes de diversité de genre recrutées en France, le Net LGBTQI+ Baromètre 2021-22 est l’une des études quantitatives françaises les plus riches et exhaustives à ce jour sur le sujet.Après avoir présenté les problématiques de santé rencontrées par les personnes de diversité de genre (issue d'une courte revue de littérature), nous contrastons les résultats préliminaires des 3 649 premiers questionnaires entièrement complétés selon l'identité de genre des répondant·e·s pour dégager les variations de leur profil sociodémographique, sociosexuel, en santé sexuelle et mentale et du parcours de transition des personnes trans et non binaire.Une partie de ces résultats confirme la détresse vécue par les personnes de diversité sexuelle et de genre, en particulier les personnes trans et diverses dans le genre. Leurs réalités méritent donc d’être approchées avec un regard inclusif afin de développer des interventions individuelles, mais surtout afin d’éclairer les décisions d’un point de vue structurel à leur égard.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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 it