L’évaluation participative de type empowerment : une stratégie pour le travail de rue
Bibliographic record
Abstract
Bien que les projets de travail de rue soient nés dans les grandes villes, depuis quelques années nous remarquons un déploiement de ce type d’intervention sociale dans les régions éloignées du Québec. Mais très peu d’évaluations des effets de ces projets ont été réalisées. Les devis évaluatifs traditionnels ne sont ni acceptés par les travailleurs de rue et les jeunes, ni adaptés au contexte et aux valeurs véhiculées. En effet, l’approche de ces actions est fondée sur une réponse globale aux besoins des jeunes, visant l’autonomie et l’empowerment de ces derniers. Nous appuyant sur l’exemple d’une évaluation des effets du travail de rue dans une région rurale, nous tentons de montrer qu’une évaluation participative de type empowerment est l’une des stratégies à privilégier dans une telle situation. Nous présentons les détails du processus évaluatif et nous analysons comment ce dernier a permis d’autonomiser (empower) les travailleurs de rue.
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 | 0.047 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".