Communautés à risques faibles et élevés de mauvais traitements. Points de vue d’informateurs-clés
Bibliographic record
Abstract
À l'aide d'une revue des publications et d'une enquête menée auprès d'informateurs-clés, les auteurs abordent le problème de l'incidence des conduites abusives et négligentes de parents envers leurs enfants selon les caractéristiques socio-économiques des familles. Suite à de nombreuses études descriptives et épidémiologiques, on a tenté de prévoir le problème à l'aide de divers indicateurs ou variables de prédiction. Toutefois, plusieurs milieux échappent à ce modèle de prédiction : « On retrouve des taux de mauvais traitements étonnamment bas dans des secteurs à un très haut niveau de pauvreté; dans d'autres cas, les taux sont anormalement élevés ». C'est donc pour mieux comprendre ce phénomène qu'on a mené une enquête « dans le but de fournir un portrait détaillé des caractéristiques physiques et sociales de ces voisinages telles que perçues par une soixantaine d'informateurs-clés ».
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".