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Record W2141831906 · doi:10.7202/008292ar

La situation des mères incarcérées et de leurs enfants au Québec

2004· article· fr· W2141831906 on OpenAlexaffvenueabout
Brigitte Blanchard

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Jusqu’ici, peu d’études québécoises ont traité de la question, fort complexe, des relations mère-enfant en milieu carcéral. Dans la mesure où de nouveaux programmes visant à favoriser ces liens ont été mis en place au cours des dernières années, cette question mérite pourtant d’être approfondie. Fruit d’une recherche effectuée dans le cadre d’un mémoire de maîtrise, cet article vise à présenter un portrait de la situation des mères incarcérées et de leurs enfants et à examiner les relations entretenues au cours de la sentence carcérale. Les données présentées ici ont été recueillies à l’aide d’un questionnaire distribué dans les principaux établissements carcéraux et maisons de transition pour femmes du Québec. À ces données se sont greffés différents éléments d’analyse obtenus par observation ou lors d’entretiens avec les différents acteurs impliqués auprès de ces femmes. À l’analyse, on constate que les détenues ayant des enfants présentent plusieurs caractéristiques semblables à celles qui se dégagent pour l’ensemble des femmes incarcérées (faibles revenus, sous-scolarisation, problèmes de toxicomanie, etc.). On remarque ensuite que les services et programmes pour maintenir le lien mère-enfant varient considérablement d’un établissement à l’autre et semblent répondre aux besoins d’une minorité. De tels constats mettent en lumière la complexité de la problématique et la nécessité de poursuivre les recherches afin de cibler les priorités d’action permettant d’assurer le meilleur intérêt de la dyade mère-enfant.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.777
Threshold uncertainty score0.803

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.316
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.116 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2004
Admission routes3
Has abstractyes

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