Redéfinir la palette de l’identité de genre des études longitudinales : profils des réponses des adolescents après l’adoption de la mesure du sexe et du genre en deux étapes
Bibliographic record
Abstract
Résumé Afin de mieux saisir l’identité de genre, les études longitudinales et les systèmes de surveillance à grande échelle évoluent pour aller au-delà des mesures traditionnelles du sexe ou du genre fondées sur une question unique. Nous avons analysé les profils des réponses d’adolescents sur deux ans (années scolaires 2020-2021 et 2021-2022) après l’adoption dans l’étude COMPASS d’une mesure de l’identité de genre en deux étapes. Les analyses descriptives ont révélé qu’au fil du temps, 3,5 % des élèves du secondaire (n = 11 618) ont choisi une réponse différente à la question sur le sexe et 5,5 % à celle sur le genre. Nos résultats montrent qu’en mettant en œuvre une mesure inclusive qui considère le sexe et le genre comme des concepts distincts, on peut améliorer la détermination des identités de genre sans compromettre la qualité des données
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 | 0.021 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".