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Record W2609806065 · doi:10.7870/cjcmh-2017-002

Les perceptions des professionnels et professionnelles sur l’égalité et l’inégalité dans les processus de partenariat en action communautaire : une étude de cas dans le domaine de la petite enfance

2017· article· fr· W2609806065 on OpenAlexaffvenue
Rodrigo Quiroz Saavedra, Liesette Brunson, Nathalie Bigras

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Community Mental Health · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicCommunity Health and Development
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article explore, par le biais d’une étude de cas qualitative, les perceptions des professionnels et professionnelles sur l’égalité et l’inégalité dans les processus de partenariat en action communautaire dans le domaine de la petite enfance. La théorie de l’action communautaire en coalition (TACC) de Butterfoss et Kegler (2009) a été utilisée pour examiner spécifiquement les processus de communication, de prise de décisions, de gestion des conflits et d’administration. Les données ont été recueillies par le biais de trois sources : les entretiens individuels, les observations et l’analyse documentaire. Le matériel obtenu a été soumis à une analyse thématique. Les résultats mettent en évidence que les professionnels et professionnelles utilisent des indicateurs d’égalité et d’inégalité dans deux niveaux distincts de partenariat : le niveau de la haute sphère administrative où le rapport entre la contribution financière des institutions partenaires et les bénéfices que les partenaires retirent modulent les perceptions d’inégalité; et le niveau du terrain où la nature des échanges, la prise de décisions par consensus, la distribution des tâches ainsi que l’interdépendance en ce qui concerne les besoins, les contributions et les retombées conditionnent les perceptions d’égalité.

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)0.022
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.303
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0220.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0400.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.011
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.098
GPT teacher head0.462
Teacher spread0.364 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

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