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Enregistrement W2971695699 · doi:10.7202/1061200ar

Pauvreté et négligence parentale : vraiment indissociables ?

2019· article· fr· W2971695699 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Descôteaux, Sarah Dufour

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article découle du constat que le lien entre la pauvreté économique et la négligence parentale n’est pas toujours positif, contrairement à ce que certaines études avancent. Il présente les résultats d’analyses quantitatives et qualitatives visant à explorer les caractéristiques influençant le lien entre la pauvreté et la négligence dans les territoires de CLSC du Québec. Une méthode mixte a été utilisée. Des analyses par regroupements ( cluster analysis ) et des analyses de variance simples (ANOVA) ont permis de déterminer trois groupes de territoires qui se distinguaient surtout par rapport à la pauvreté et aux pourcentages de familles monoparentales, de familles nombreuses et de grande mobilité géographique. Le regroupement qui présentait les moyennes les plus élevées de négligence et de pauvreté a été retenu pour des analyses qualitatives car étonnamment la pauvreté et la négligence montraient une relation négative. Des intervenants de trois territoires défavorisés contrastés sur la négligence (Parc Extension, Centre-Sud et Hochelaga-Maisonneuve) ont été interrogés sur leurs perceptions du territoire dans lequel ils travaillaient, les individus y habitant, son climat et les situations de négligence. Les trois territoires se ressemblaient au plan du processus d’intervention mais se distinguaient sur certaines caractéristiques du territoire et des individus, qu’ils soient ou non aux prises avec la négligence. Les résultats obtenus ont permis de dégager des pistes d’interprétation quant à la variation du lien entre la négligence et la pauvreté. Les forces et les limites méthodologiques ainsi que les implications de ces résultats sur la recherche et l’intervention sont aussi discutées.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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