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Enregistrement W4391666086 · doi:10.7202/1108990ar

LE MODÈLE PEVC : RENOUVELER LES PRATIQUES EN PROTECTION DE LA JEUNESSE AFIN D’ASSURER LA SÉCURITÉ DES ENFANTS VIVANT DANS UN CONTEXTE DE VIOLENCE CONJUGALE

2024· article· fr· W4391666086 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Isabelle M. Côté, Simon Lapierre, Alexandra Vincent, Marie-Noëlle Maurice

Notice bibliographique

RevueCanadian social work review · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePoison controlArtMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

S’appuyant sur une recension des écrits et sur l’expérience d’une équipe de recherche, cet article souhaite porter un regard à la fois critique et renouvelé sur l’évaluation des situations de violence conjugale et l’intervention auprès des familles dans les services de protection de l’enfance et de la jeunesse. Pour ce faire, il mettra d’abord en évidence les principaux défis et problèmes dans les pratiques d’intervention auprès de ces familles, à partir de recherches canadiennes et internationales sur le sujet. Par la suite, l’article contextualisera l’émergence du modèle « Protection des enfants en contexte de violence conjugale » (PEVC), un modèle novateur qui vise le renouvellement des pratiques dans le champ de la protection de la jeunesse. Enfin, il se penchera sur les quatre principes d’intervention du modèle et mettra en lumière en quoi ces principes proposent un important changement de paradigme dans l’intervention auprès des enfants et des familles en situation de violence conjugale.

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), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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