L’identification et l’impact de différents types de réseaux sociaux dans les trajectoires de vie de personnes assistées sociales
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire traite du rôle des réseaux sociaux dans les trajectoires de vie des personnes qui vivent de l’aide sociale au Québec. La discrimination et la stigmatisation sont des processus émanant de rapports sociaux dans lesquels peuvent être inscrites ces personnes du fait de leurs conditions de vie précaires. L’analyse des réseaux sociaux pourrait nous permettre de découvrir certaines dynamiques, propres à ces rapports sociaux, en portant sur leur caractère qualitatif et temporel. Nous avons eu recours aux récits de vie afin d’identifier certains réseaux sociaux émergeant du discours et d’élaborer un modèle d’analyse qualitative des réseaux sociaux dans une perspective de trajectoire de vie. Cette étape a permis de percevoir l’existence d’un lien entre certains événements importants du récit et les transformations des relations. Nous avons également relevé dans le discours des indicateurs de la qualité des contacts selon leur contribution « positive », « négative » ou « neutre » dans la trajectoire. La comparaison des trajectoires des personnes sélectionnées a permis d’identifier des morphologies de réseaux similaires et de dresser une typologie. Les types ont pu être identifiés en fonction des trois catégories dominantes de contacts évoquées par les répondants : la famille, les connaissances, et les organismes. La mention de l’aide sociale, de contacts en psychiatrie ou même le passage sous silence par le répondant d’une de ces catégories a permis de nuancer la typologie et de recenser onze types de réseaux. Afin d’évaluer l’intérêt de ce modèle d’analyse, nous avons tenté une opérationnalisation exploratoire de la typologie.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».