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Record W2362692564 · doi:10.7202/1036696ar

La gestion de la différence culturelle par les éducateurs sociaux dans leur travail au quotidien

2015· article· fr· W2362692564 on OpenAlexvenueno aff
Alida Gulfi

Bibliographic record

VenueAlterstice Revue internationale de la recherche interculturelle · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicInterpreting and Communication in Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’intervention en contexte multiculturel constitue un défi pour les éducateurs sociaux qui doivent composer avec la diversité culturelle. Cet article s’intéresse à la gestion de la différence culturelle par les éducateurs sociaux dans leur travail au quotidien. Quelle est la place qu’ils donnent à la différence culturelle dans l’intervention? Quels sont les défis qu’ils rencontrent dans l’accompagnement des usagers aux références culturelles diverses? Pour ce faire, une enquête qualitative a été conduite auprès de 24 éducateurs sociaux travaillant dans diverses institutions socio-éducatives de Suisse romande. Les résultats mettent en évidence trois types d’attitude qui caractérisent la gestion de la différence culturelle par les éducateurs sociaux : une même intervention pour tous les usagers quelle que soit leur origine, une intervention spécifique et individualisée pour chaque usager et une adaptation de l’intervention aux spécificités culturelles des usagers. De même, les résultats montrent que les éducateurs sociaux sont confrontés à plusieurs défis d’ordre personnel, relationnel et contextuel dans le travail avec la différence culturelle, notamment les relations de genre, la conception du handicap et de la maladie mentale, les modes d’éducation des enfants, les croyances et pratiques religieuses, les contraintes administratives, institutionnelles et politiques liées à l’intervention ainsi que les trajectoires migratoires des usagers et leurs familles.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.529
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0030.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.310
GPT teacher head0.468
Teacher spread0.159 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations4
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

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