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Enregistrement W2995975882 · doi:10.71781/21791

Chiennes de vies : la relation anthropozoologique, un angle mort de l'intervention en itinérance?

2019· dissertation· fr· W2995975882 sur OpenAlexaboutno aff
Chloé Couvy

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fidèle compagnon de galère, ami et confident, l’animal non-humain peut devenir un allié irremplaçable pour les personnes en situation d’itinérance. Pourtant, cette relation hybride semble échapper aux enjeux du travail social. Malgré l’émergence des pratiques de soin par le contact animalier, il n’est pas rare que l’animal itinérant en soit exclu, et que les enjeux de sa présence soient marginalisés, considérés hors-mandat par les équipes d’intervention. Cette situation paradoxale entraîne du même coup l’exclusion des personnes qui, refusant la séparation, ne peuvent bénéficier des ressources disponibles: les partenaires humains-animaux itinérants deviennent alors déviants parmi les déviants. Est-il possible de redonner une place légitime à l’animal non-humain dans ce contexte? Peut-il à la fois agir sur, et bénéficier de, l’intervention? Finalement, de quelle(s) manière(s) la relation anthropozoologique (RAZ) peut-elle être prise en compte dans les enjeux de l’intervention auprès des populations en situation d’itinérance? Dans le cadre de cette étude sociologique de la déviance et des RAZ, nous nous intéressons au cas du chien à l’époque contemporaine et, plus particulièrement, à sa présence et à sa participation dans les milieux communautaires accueillant les personnes itinérantes de la ville de Montréal. Après avoir dégagé les enjeux et les obstacles de la prise en compte de cette relation par le travail social, nous présenterons et analyserons deux projets-pilotes illustrant les conditions et les modalités possibles de l’hybridation des pratiques d’intervention.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,045
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
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