Être bien attaché à la vie : sécurité routière dans les familles anicinabek
Bibliographic record
Abstract
La sous-utilisation des sièges d’auto pour enfants par les Autochtones du Canada pourrait nous laisser penser que les parents autochtones se préoccupent peu de la sécurité de leurs enfants. Nous déconstruisons cette hypothèse en analysant la constitution de programmes d’intervention visant l’amélioration de la sécurité routière dans deux communautés anicinabek du Québec, Lac-Simon et Kitcisakik. Les préoccupations des membres de ces communautés et les angles d’intervention qu’ils désiraient privilégier afin de réduire les risques de blessures causées par des accidents de véhicules motorisés montrent que les enfants occupent un espace symbolique important. Plutôt qu’un résultat de la négligence parentale, la sous-utilisation de sièges d’auto pour enfants semble notamment due à la pauvreté dans laquelle vivent plusieurs familles autochtones. De plus, la sécurité de la jeunesse semble être une motivation amenant les communautés et leurs membres vers un processus de transformation. Cet article nous renseigne aussi sur le type d’éducation ainsi que sur la conception de la famille privilégiée par les Anicinabek. Tenir compte de ces éléments culturels dans le développement des programmes d’intervention permet d’adapter l’action au contexte local.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".