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Enregistrement W4388939727 · doi:10.7202/1107449ar

Comment tenir compte de la motivation à la prise en charge en milieux de placement ? Réflexions théoriques et opérationnalisation auprès d’une clientèle de mineurs en conflit avec la loi

2023· article· fr· W4388939727 sur OpenAlexaffvenue
Cécile Mathys, Madeleine N’Zi, Nadège Brassine

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiquePsychoanalysis and Psychopathology Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article a pour objectif d’introduire et d’examiner le concept de motivation à la prise en charge d’une clientèle de mineurs en conflit avec la loi et placés. Premièrement, nous proposons une réflexion théorique destinée à définir la motivation à la prise en charge, concept que nous distinguons de la motivation au traitement. Dans ce cadre, nous passons en revue les deux principaux modèles théoriques associés à la motivation : la théorie de l’auto-détermination et le modèle transthéorique du changement. Deuxièmement, nous analysons la pertinence de ces modèles appliquée à la prise en charge de jeunes en conflit avec la loi en contexte de placement. Troisièmement, nous discutons plus spécifiquement des facteurs environnementaux gravitant autour de la motivation à la prise en charge : le sentiment perçu de coercition, le climat social et l’alliance thérapeutique. Quatrièmement, nous réalisons une recension des instruments de mesure évaluant les différentes facettes de la motivation de jeunes en conflit avec la loi ainsi que les écueils associés pour mesurer la motivation à la prise en charge. Enfin, nous présentons les enjeux de recherche futurs quant à l’intégration de la motivation à la prise en charge au sein des milieux de placement qui accueillent des jeunes en conflit avec la loi.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,354 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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