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Enregistrement W4293247840 · doi:10.7202/1088850ar

Les jeunes confiés et l’écriture de leur histoire. Une analyse du contexte français

2022· article· en· W4293247840 sur OpenAlexvenueno aff
Nathalie Chapon

Notice bibliographique

RevueRevue Jeunes et Société · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeIgnoranceContext (archaeology)Human rightsSociologyChild protectionIdentity (music)CommissionPoliticsPolitical scienceHumanitiesLawHistoryAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, the National Consultative Commission on Human Rights noted significant issues with the child protection system in France, including inconsistencies between departments, that undermine the defence of children's rights. For instance, ensuring that young people enjoy the right to take charge of their own stories has not been a priority for French child protection services, despite the guarantees provided in Article 7 of the International Convention on the Rights of the Child and recent commitments by French political authorities. In this context, how should the issue be addressed through the practice of social work? How can family support workers guide the young people they work with in writing their life stories? How do foster children experience the process? We explore these questions through a preliminary analysis of the results of a mixed methodology research study on the life narratives of foster children. Responses to a questionnaire distributed to 250 family support workers and data collected during 15 interviews point to difficulties with putting stories into words, given the complexities associated with the construction and transmission of foster children’s life narratives. The results highlight how the opportunity to discuss their lives with family support workers helps children put their life stories into written form and adopt a narrative identity capable of overcoming difficult memories, unspoken truths, and institutional ignorance.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,295 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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