Les impacts sur les familles des modifications apportées à la Loi sur la protection de la jeunesse au Québec : progrès, espoirs et points de tension
Bibliographic record
Abstract
La préservation des liens entre l’enfant et les personnes qui lui sont significatives, la stabilité de l’environnement, la continuité du projet de vie de l’enfant sont au cœur des nouvelles dispositions de la Loi sur la protection de la jeunesse (LPJ) du Québec. Ces modifications ont eu pour conséquence de transformer certaines dimensions de la pratique en protection de la jeunesse. Dans cette mouvance, nous avons mené une évaluation visant à en cerner les impacts sur les usagers en analysant les questions suivantes : 1) Quels sont les avantages des modifications à la LPJ pour les usagers ? 2) Quelles difficultés ces modifications posent-elles aux parents et aux enfants qui reçoivent des services ? Ces questions ont été examinées lors d’entrevues individuelles et de groupe (n = 136) menées auprès de professionnels de la protection, de comités des usagers et de familles d’accueil. Globalement, les participants jugent que les modifications ont eu plusieurs impacts positifs sur les enfants et les parents, mais des difficultés sont aussi rencontrées dont certaines pourraient être dépassées, alors que d’autres relèvent de la nature même des orientations prises dans la nouvelle loi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".