Comparaison de la victimisation des jeunes telle quâobservée dans la traduction du Juvenile Victimisation Questionnaire et lâEnquête Sociale Générale
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de la recherche est de comparer une traduction d’un questionnaire américain, le Juvenile Victimization Questionnaire (JVQ) avec un questionnaire de victimisation préexistant au Canada, l’Enquête Sociale Générale (ESG). \nÀ l’aide d’une base de données formée par le JVQ en 2009, une comparaison a été conduite entre les victimisations de 783 jeunes âgés entre 15 et 17 ans afin de les comparer avec les victimisations de 631 jeunes âgés entre 15 et 17 ans de la base de données de l’ESG de 2009. Sur la majorité des points de comparaison établis entre les deux questionnaires, il existe des différences significatives entre les résultats obtenus par le JVQ et l’ESG. Pour les comparaisons des taux de victimisation des 12 derniers mois, 3 des 8 taux de victimisation comparés étaient similaires. Pour les comparaisons des taux de victimisation à vie, les 7 taux comparés étaient significativement différents. Cependant, il existe des explications méthodologiques et échantillonnales afin de rendre compte de ces différences.\nLes résultats indiquent qu’avec les différences inhérentes aux deux questionnaires, les échantillons des 15 à 17 ans présentent des taux relativement différents. Il est possible de valider l’utilisation du JVQ sur la population afin de recueillir des informations fiables sur la victimisation. Toutefois, en comparant les différentes questions individuellement, il est possible d’apporter des améliorations aux deux questionnaires utilisés.
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 | 0.009 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.005 | 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".