Les dimensions sociales de la prévention et de la promotion du bien-être des jeunes et de leur famille : un portrait des pratiques au Québec
Bibliographic record
Abstract
On connaît encore peu la diversité et les particularités des pratiques qui contribuent à la promotion du bien-être des jeunes et des familles québécoises ou à la prévention des problèmes sociaux qu'ils vivent. Cet article présente les résultats d'une recherche qui a permis d'accroître nos connaissances empiriques des pratiques préventives et promotionnelles ayant pour cibles les enfants, les jeunes et leur famille au Québec. Les données ont été recueillies à partir de 307 projets ou programmes de promotion et de prévention. La présentation des problématiques relevées, des cibles, des activités et des stratégies déployées, des liens établis ainsi que des sources de financement de ces projets affine le portrait de ces pratiques. Il paraît aussi pertinent d'examiner ce portrait à la lumière d'analyses et de critiques récentes que font certains théoriciens dans le domaine de la promotion du bien-être et de la prévention des problèmes sociaux. Cette analyse peut favoriser une saine critique des efforts préventifs faits au Québec, un réajustement de l'action ainsi que la création de liens entre les acteurs engagés dans des problématiques concernant les jeunes et leur famille.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".