La mobilisation des connaissances en protection de l’enfance
Bibliographic record
Abstract
La protection de l’enfance est l’un des secteurs de services qui se développent le plus rapidement au Canada. Cependant, nous en savons étonnamment peu sur l’efficacité des services offerts aux enfants maltraités et négligés. Cet article examine de nouveaux modèles de mobilisation des connaissances conçus pour soutenir l’utilisation plus systématique de la recherche dans les services sociaux. Nous commençons par discuter des limites des modèles traditionnels de diffusion des connaissances. Ensuite, nous considérons certaines des recherches qui ont été faites sur les obstacles et les facteurs facilitant l’utilisation de la recherche en santé, en éducation et dans les services sociaux. Enfin, nous présentons un modèle de mobilisation des connaissances qui est mis à l’essai et évalué dans un organisme de protection de l’enfance au Québec, décrivons les processus locaux utilisés pour affiner les six indicateurs de résultats (récurrence de la maltraitance, retards scolaires, taux de placement, déplacements d’une ressource à une autre, durée des soins et participation d’un tribunal) et concluons en présentant un exemple d’un des indicateurs retenus.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".