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Enregistrement W4410300472 · doi:10.7202/1117804ar

Innovation sociale et services policiers

2024· article· fr· W4410300472 sur OpenAlexaffabout
Esther Painchaud, Célyne Lalande

Notice bibliographique

RevueTravail social. · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le service policier d’une MRC rurale québécoise a élaboré et implanté son propre programme en violence conjugale, intitulé MAINtenant ensemble dont l’objectif général est de contrer et de mieux répondre à la violence conjugale sur son vaste territoire. Une évaluation de l’implantation du programme a été réalisée après la première année, en partenariat avec l’Université du Québec en Outaouais. Le devis choisi est celui d’évaluation d’un cas adoptant une méthodologie mixte intégrée (majeure qualitative complétée avec données quantitatives) réalisée notamment par le biais d’observations non participantes et la conduction de cinq groupes de discussion regroupant les différentes parties prenantes du projet. Les résultats indiquent que, malgré certaines réticences initiales au changement des pratiques au sein du poste, le projet est maintenant généralement apprécié, voire une source de fierté. L’équipe spécialisée en violence conjugale, un important pilier du projet, effectue un travail de sensibilisation au poste, en se montrant disponible pour les questionnements des collègues et en les soutenant dans leurs interventions. Les principaux défis du projet résident pour leur part en la capacité à actualiser tous les volets du programme en raison des ressources limitées. Nous discuterons de ces résultats en termes de portée et de limites de ce type d’innovation sociale et proposerons quelques recommandations à cet effet.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,005

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,315 · 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
Routes d'admission2
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