D’un système à l’autre : facteurs de risque d’incidence LSJPA chez les jeunes pris en charge en protection de la jeunesse en raison de troubles de comportement
Bibliographic record
Abstract
Le but premier des services de protection de la jeunesse est de mettre fin à une situation de compromission et d’éviter que celle-ci ne se reproduise. Cependant, une meilleure connaissance des facteurs de risque d’incidence LSJPA chez les jeunes pris en charge en raison de leurs comportements problématiques permettrait de mieux identifier et ainsi, d’adapter les interventions chez ceux se révélant être les plus à risque de délinquance juvénile. La présente étude propose donc de décrire l’ampleur et le risque d’incidence c’est-à-dire, l’application d’une sanction ou d’une mesure en vertu de la LSJPA chez ces jeunes et de déterminer, parmi les facteurs associés au jeune et ceux inhérents à l’intervention, quels en sont les meilleurs prédicteurs. Pour ce faire, des données clinico-administratives des 16 centres jeunesse du Québec ont été utilisées. Ainsi, tous les enfants et adolescents dont le dossier a été fermé à la suite d’une première intervention en protection de la jeunesse en raison de troubles de comportement entre le 1er janvier 2005 et le 31 décembre 2009 ont été observés (N = 6 630). Des analyses de survie (modèle Kaplan-Meier) ainsi que des régressions de Cox ont été effectuées. Les résultats indiquent qu’un jeune pris en charge en raison de troubles de comportement a 39,7% de risque de migrer vers les services judiciaires pour adolescents dans les cinq années qui suivent la fermeture de son dossier. Sans grande surprise, les garçons présentent un plus grand risque que leurs homologues féminins. Il appert également que le risque d’incidence varie en fonction du sexe et de la présence de maltraitance lors de la prise en charge initiale. De plus, les facteurs associés à l’usager lui-même semblent avoir un impact plus important sur l’incidence que ceux associés à la prise en charge. Aussi, la récurrence dans les services de protection en raison de troubles de comportement mais également en raison de nouveaux éléments liés à la maltraitance sont au nombre des éléments à surveiller avec beaucoup d’attention puisqu’ils sont fortement liés à une migration vers la LSJPA. Les implications cliniques sont discutées et une ouverture sur de futurs travaux est faite.
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 | 0.012 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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".