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Enregistrement W7035900239

Adoption et mise en œuvre d'un programme éprouvé de soutien à la parentalité par des intervenants sociaux et éducatifs

2019· other· fr· W7035900239 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovations and Analysis in Business and Education
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsSociological researchSeparate spheres
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La thèse a pour but d’évaluer le positionnement initial d’intervenants sociaux et éducatifs vis-à-vis de l’adoption d’un programme à données probantes (PDP) multi-niveaux/multi-modalités et d’examiner les associations entre ce positionnement et l’utilisation du programme pendant les deux premières années de mise en oeuvre. Pour ce faire, la thèse examine le processus d’implantation du PDP de soutien aux habiletés parentales Triple P – Positive Parenting Program (Sanders, Cann, & Markie-Dadds, 2003) dans deux localités québécoises. Dans le premier volet de la thèse, des profils d’intervenants sont identifiés sur la base de divers aspects de positionnement initial : attitudes vis-à-vis des PDP, sentiment de compétence à intervenir auprès de parents qui présentent des difficultés avec leur enfant, perception de leurs besoins de formation liée au travail auprès de parents, perception de l’adéquation de l’espace physique de leur organisation pour soutenir la mise en oeuvre de Triple P et perception des barrières et des facilitateurs à la mise en oeuvre de Triple P (liés aux caractéristiques de l’organisation, du personnel et du chef d’équipe). Des analyses de profils latents font émerger deux profils d’intervenants se distinguant principalement par le niveau d’optimisme ou de scepticisme vis-à-vis de l’implantation de Triple P. L’analyse des profils met en lumière l’importance de caractéristiques individuelles et contextuelles en ce qui a trait à l’adoption des PDP. Les associations entre les deux profils et trois mesures rétrospectives auto-rapportées d’utilisation du programme (a utilisé, ou non, Triple P au moins une fois pendant les deux premières années de mise en oeuvre) et de quantité d’utilisation (nombre de familles rejointes pendant les deux premières années de mise en oeuvre et nombre de séances réalisées depuis les 6 derniers mois) sont examinées. Les intervenants sceptiques rapportent avoir utilisé le programme autant que les intervenants optimistes, suggérant que les organisations désireuses d’implanter un PDP ne devraient pas être réticentes à sélectionner des intervenants initialement plus sceptiques pour suivre les formations et offrir le programme. Dans le deuxième volet de la thèse, les indicateurs de positionnement initial et des variables sociodémographiques associées sont utilisés afin de prédire l’utilisation et la quantité d’utilisation du PDP par les intervenants formés. La quantité d’utilisation est mesurée à l’aide de trois indicateurs prospectifs auto-rapportés (nombre de parents rejoints, nombre d’activités réalisées et durée totale des interventions Triple P réalisées pendant les deux premières années de mise en oeuvre). Une analyse factorielle exploratoire confirme l’adéquation d’intégrer ces trois mesures en un indice multidimensionnel d’utilisation du PDP. Des analyses de régression permettent de conclure à l’importance de caractéristiques individuelles et contextuelles lors de la mise en oeuvre des PDP. La thèse permet de conclure que, lors de l’implantation d’un PDP, il ne s’agit pas de sélectionner des intervenants expérimentés ou optimistes ou ayant des attitudes positives vis-à-vis du PDP, mais plutôt d’offrir aux intervenants formés le soutien nécessaire afin de réduire le plus possible les barrières organisationnelles à l’implantation du PDP. Elle souligne l’importance d’intégrer plusieurs mesures d’utilisation du programme lors de l’évaluation de la mise en oeuvre.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
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