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Enregistrement W4404465871 · doi:10.3917/enf2.243.0311

Intervenir au Québec auprès des familles en contexte de négligence

2024· article· fr· W4404465871 sur OpenAlexaboutno aff
Annie Bérubé, Rachel Pétrin, Jessica Turgeon, Maélie Boudreault, Valérie Pichette, Noémie Dicaire, Vicky Lafantaisie, Carl Lacharité

Notice bibliographique

RevueEnfance · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Gouvernement du Québec a opté pour un modèle d’intervention dans les situations de négligence basé sur une approche écosystémique. Au-delà de cette orientation gouvernementale, comment les organisations de services concernées mettent-elles en œuvre les composantes de ce modèle d’intervention ? La présente étude vise à situer le modèle québécois parmi les différentes approches qui existent, à décrire ses composantes et à faire état des défis qui accompagnent son actualisation sur le terrain. Elle est basée sur 93 entretiens semi-dirigés réalisés auprès des acteurs (intervenants et parents) de 22 réseaux locaux de services intervenant auprès des enfants en situation de négligence, répartis dans l’ensemble de la province de Québec. Les résultats montrent que l’approche écosystémique fait maintenant partie du discours des intervenants de la protection de l’enfance, des partenaires et même de celui des parents. Cependant, la concrétisation de cette approche soulève deux grands défis : le temps consacré à bâtir les collaborations nécessaires tant avec les familles qu’avec les autres acteurs de la collectivité ; et le besoin des intervenants d’être accompagné afin de bien maîtriser l’approche. Des aménagements dans la structure administrative en place pourraient permettre de mieux reconnaître l’investissement et l’expertise qui sont indispensables afin de bien articuler une démarche écosystémique.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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