MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2154078227 · doi:10.7202/029807ar

La mobilisation des connaissances en protection de l’enfance

2009· article· fr· W2154078227 sur OpenAlexaffvenueabout
Nico Trocmé, Thomas J. Esposito, Claude Laurendeau, Wendy Thomson, Lise Milne

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La protection de l’enfance est l’un des secteurs de services qui se développent le plus rapidement au Canada. Cependant, nous en savons étonnamment peu sur l’efficacité des services offerts aux enfants maltraités et négligés. Cet article examine de nouveaux modèles de mobilisation des connaissances conçus pour soutenir l’utilisation plus systématique de la recherche dans les services sociaux. Nous commençons par discuter des limites des modèles traditionnels de diffusion des connaissances. Ensuite, nous considérons certaines des recherches qui ont été faites sur les obstacles et les facteurs facilitant l’utilisation de la recherche en santé, en éducation et dans les services sociaux. Enfin, nous présentons un modèle de mobilisation des connaissances qui est mis à l’essai et évalué dans un organisme de protection de l’enfance au Québec, décrivons les processus locaux utilisés pour affiner les six indicateurs de résultats (récurrence de la maltraitance, retards scolaires, taux de placement, déplacements d’une ressource à une autre, durée des soins et participation d’un tribunal) et concluons en présentant un exemple d’un des indicateurs retenus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,907
Tête enseignante GPT0,709
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCriminologieMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207