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Enregistrement W4410299681 · doi:10.7202/1117800ar

Formation de personnes-ressources et construction de réseaux de soutien

2024· article· fr· W4410299681 sur OpenAlexaff
Dave Poitras, Béatrice Hénault-Arbour, Cynthia Nasr

Notice bibliographique

RevueTravail social. · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policies and Family
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article se penche sur la formation et le rôle des personnes-ressources en milieu de travail qui ont pour tâches de sensibiliser leurs collègues à l’égard de la violence conjugale et de soutenir les personnes qui en sont victimes. Plus précisément, à partir d’entretiens semi-dirigés (n=21) avec des personnes formatrices chargées de déployer des programmes et des activités en matière de violence conjugale dans les entreprises, nous mettons en lumière le cas d’une pratique prometteuse en termes de prévention : la création et la mise en oeuvre d’un réseau de soutien pour les personnes-ressources. Ce réseau de soutien, nous argumenterons, est novateur en ce sens qu’il permet de remédier aux nombreuses limites de la formation de personnes-ressources qui, en raison de sa nature, est courte, offerte de manière ponctuelle et principalement théorique. Trois fonctions innovantes de ce réseau sont identifiées et discutées. Premièrement, il permet de maintenir à jour la formation initiale des personnesressources qui, en étant confrontées à peu de cas de dévoilement de situation de violence conjugale, voire à aucun, sont à risque de perdre leurs connaissances et leurs habiletés. Deuxièmement, il crée un lieu de partage de stratégies fondées sur un savoir expérientiel combinant la violence conjugale et la santé et sécurité du travail dans le but de contourner certains des obstacles rencontrés en milieu de travail. Troisièmement, il offre un soutien émotionnel permettant de se ressourcer et de discuter des cas les plus difficiles en toute confidentialité, une règle à laquelle sont tenues les personnes-ressources.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,312
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 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
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

Citations0
Publié2024
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