Wat maakt jongeren (on)gelukkig?
Bibliographic record
Abstract
Uit een recente bevraging van Roden Neuzen dag (2018) op scholen in Vlaanderen blijkt dat de leerkrachten wekelijks te maken te hebben met leerlingen met psychische problemen. Zowel in Vlaanderen als wereldwijd kampt per jaar 1 op de 5 jongeren met mentale problemen (World Health Organization, 2003). Dit is een zorgelijke ontwikkeling aangezien diezelfde psychische problemen op hun beurt weer kunnen leiden tot ernstige gevolgen, waaronder alcohol- en drugsmisbruik, sociale isolatie, vroegtijdig schoolverlaten, automutilatie (Glied & Pine, 2002), en een algeheel laag welbevinden (Bartels, Cacioppo, van Beijsterveldt, & Boomsma, 2013; Moksnes et al., 2016). Een laag algeheel welbevinden kan vervolgens weer leiden tot nog meer psychologische, sociale en gedragsproblemen, waardoor jongeren in een negatieve spiraal terecht kunnen komen. Daarentegen blijkt een hoog welbevinden juist als buffer te kunnen dienen om beter om te gaan met stress en problemen (Park, 2004). Voor een positieve ontwikkeling van jongeren is het daarom van groot belang om voldoende aandacht te besteden aan hun welbevinden en deze waar nodig te vergroten. Aan de hand van de JOP-Schoolmonitor 2 (2018) van het JeugdOnderzoeksPlatform (Bradt, Pleysier, Put, Siongers, & Spruyt, 2019) werd daarom het welbevinden van jongeren in Vlaanderen tussen de 12 en 21 jaar , en de factoren die daaraan bij kunnen dragen, in kaart gebracht.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.009 |
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".