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Enregistrement W4391758724 · doi:10.7202/1109249ar

La réforme Barrette et sa mise en oeuvre dans les services sociaux : perceptions des travailleuses sociales

2024· article· fr· W4391758724 sur OpenAlexaffabout
Mélanie Bourque, Mylène Barbe, Maxime O. Leroux, Josée Grenier, Nathalie St-Amour

Notice bibliographique

RevueIntervention · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article vise à partager les résultats préliminaires du projet de recherche « Les travailleuses sociales cinq ans après l’implantation de la réforme Barrette : standardisation de la pratique ou nouvelles normes locales des établissements? ». Ce projet de recherche a pour but de mieux comprendre la mise en oeuvre de la réforme du système de santé et des services sociaux de 2015 au Québec. De juin à décembre 2022, près de 60 personnes participantes ont accepté de répondre à un entretien semi-dirigé. La très grande majorité d’entre elles détiennent plus de dix ans d’expérience, ce qui permet de comprendre l’avant et l’après réforme Barrette et de saisir les effets de cette réforme sur les équipes de travail, mais aussi sur la prestation des services fournis à la population. L’analyse initiale des données met en lumière la poursuite, voire l’accentuation, de la perspective descendante (top down) du processus décisionnel, de la reddition de comptes par le biais de mesures quantitatives et de l’harmonisation des services s’illustrant en standardisation des pratiques, en dépit des particularités territoriales inhérentes aux différentes régions du Québec. Par rapport à notre recherche précédente, force est de constater que les méthodes de la nouvelle gestion publique se sont accentuées au sein du réseau de la santé et des services sociaux, qualifié de « maison des fous » par plusieurs personnes participantes.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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