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Enregistrement W4413821466 · doi:10.47678/cjhe.v55i3.190663

Signalement d’une situation de violence sexuelle à l’université : l’importance du soutien dans l’expérience des personnes victimes

2025· article· fr· W4413821466 sur OpenAlexaffvenueabout
Manon Bergeron, Émil.i.e Vert, Isabelle Auclair, Karine Baril, Rachel Chagnon, Simon Lapierre, Alexa Martin‐Storey, Marie-Andrée Pelland, Sandrine Ricci, Lise Savoie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de MonctonUniversité du Québec à MontréalUniversité de SherbrookeUniversity of OttawaUniversité du Québec en OutaouaisUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La prévalence élevée des violences sexuelles en milieu d’enseignement supérieur (VSMES) et leur sous-signalement sont bien documentés. Or, nous avons peu d’informations récentes sur l’expérience vécue des personnes qui signalent des VSMES à leur université et dans quelle mesure les services ou ressources de l’établissement répondent à leurs besoins. La présente étude vise à mieux comprendre les expériences de personnes ayant subi des VSMES et ayant signalé la situation à leur établissement; elle éclaire particulièrement sur les éléments facilitants et les contraintes durant leur parcours de signalement. L’échantillon compte 22 personnes francophones provenant de sept universités canadiennes, dont 18 personnes étudiantes. La notion de soutien social ressort comme un élément central et transversal en ce qui concerne tant les éléments facilitants que les obstacles. Dans les témoignages, le soutien ne relève pas exclusivement des équipes d’intervention mandatées par les universités pour l’accompagnement des personnes victimes; le soutien est à envisager tout au long du parcours de signalement, car il implique une pluralité de ressources universitaires, dont les services étudiants. Concernant les obstacles, les plus fréquents sont ceux faisant référence aux dimensions organisationnelles ou structurelles de l’université et à la perception négative de la réponse institutionnelle, soit deux enjeux pour lesquels les établissements disposent d’une marge de manœuvre en vue d’améliorer les services de soutien. Les résultats appuient des propositions pour améliorer les pratiques actuelles d’accompagnement des personnes touchées par ces violences, ainsi que les formations destinées à l’ensemble de la communauté universitaire.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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