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Enregistrement W2950028995 · doi:10.7202/1060005ar

Déploiement du programme-cadre montréalais en négligence Alliance : évaluation de quatre expériences territoriales

2019· article· fr· W2950028995 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarah Dufour, Marie‐Ève Clément, Tristan Milot, Sophie Léveillé

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesAlliancePolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il y a dix ans, le ministère de la Santé et des Services sociaux précisait dans ses orientations que chaque région du Québec devait être couverte par un programme d’intervention destiné aux parents négligents, ou à risque de l’être, et de leurs enfants, par le biais de collaborations entre partenaires des réseaux formels (CSSS et centres jeunesse) et informels (organismes de la communauté). Cet article présente une analyse de la première phase de déploiement du programme-cadre en négligence, intitulé Alliance , implanté dans la région de Montréal. Plus particulièrement, il vise à présenter l’expérience de mise en oeuvre d’ Alliance dans quatre territoires contrastés sur le plan géographique, de leur diversité ethnoculturelle et de leur histoire antérieure de partenariat dans l’offre de services aux familles. Trois sources de données par territoire ont été analysées : une entrevue de groupe, une fiche bilan des activités de mise en oeuvre et un plan de réalisation local. Une analyse intra et inter-cas reposant sur une stratégie de triangulation des données a permis de cerner les dynamiques à l’oeuvre dans chacun des territoires à l’étude. Deux enjeux névralgiques au coeur des expériences territoriales de mise en oeuvre d’ Alliance ont ainsi été mis en lumière : l’appropriation du programme-cadre par les acteurs et leur mobilisation en vue de l’implanter. La comparaison des récits territoriaux a également permis de dégager la gradation des territoires selon ces deux enjeux et de proposer des recommandations en vue d’optimiser le déploiement.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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