Les adolescents en protection de la jeunesse et la pandémie de COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 pourrait avoir exacerbé les difficultés des adolescents en protection de la jeunesse (PJ), une population déjà vulnérable. Les mesures sanitaires limitant la propagation du virus pourraient avoir affecté les services en PJ et modifié le nombre de signalements. Cette étude vise à identifier si des changements ont été observés durant la pandémie de COVID-19 dans le nombre d'adolescents de 13 à 17 ans en PJ et dans la répartition des motifs de signalement chez ces jeunes pour la région de la Capitale-Nationale. Elle compare deux cohortes de signalements : l’année prépandémique et la première année de la pandémie. Des variations ont été calculées et des analyses de khi-carré ont été réalisées dans le logiciel SPSS à partir de données extraites de la Banque de données informationnelles (BDI) afin d’obtenir des coefficients de contingence. Elles montrent une augmentation des signalements chez les adolescents et des variations dans les motifs de signalement pendant la pandémie. Alors que les signalements pour les troubles de comportement sérieux et les abus physiques ont diminué, ceux concernant les autres motifs ont augmenté. Ces résultats mettent en lumière la persistance des problèmes de maltraitance, soulignant le besoin de sensibiliser davantage les familles pour réduire leur occurrence spécifiquement pour les motifs en hausse.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».