Paternité en contexte de violence conjugale : regards rétrospectif et prospectif
Bibliographic record
Abstract
Cet article retrace l’évolution des champs d’études « paternité » et « violence conjugale » afin de mieux saisir comment ils en sont venus à se croiser au tournant des années 2000. D’une part, le développement de la recherche sur la paternité de même que des politiques et programmes sociaux faisant la promotion de la paternité ont contribué à créer un climat social valorisant l’engagement paternel. D’autre part, certains thèmes de recherche en violence conjugale (par exemple, les conséquences de la violence sur les enfants) et certains axes d’intervention (par exemple, la protection de la jeunesse) ont soulevé des préoccupations à l’égard de l’engagement des pères ayant des comportements violents. Ces éléments ont progressivement contribué à la reconnaissance sociale de la problématique de la paternité en contexte de violence conjugale et, par la suite, aux initiatives pratiques et scientifiques en la matière. Notre analyse met en lumière la nécessité d’atteindre un équilibre entre soutien et contrôle dans les pratiques et politiques en matière de paternité en contexte de violence conjugale. Elle suggère également quelques réflexions quant à l’évaluation de programmes et aux pistes de recherche à explorer.
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 | 0.014 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".