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Record W2611660685 · doi:10.7202/1039255ar

Exposition à la violence conjugale : profil des enfants signalés et réponse aux besoins d’aide des familles

2017· article· fr· W2611660685 on OpenAlexaffvenueabout
Chantal Lavergne, Sonia Hélie, Claire Malo

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicIntimate Partner and Family Violence
Canadian institutionsCentre Jeunesse de Quebec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPoison controlPsychologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente étude porte sur le profil des enfants exposés à la violence conjugale signalés aux services de protection de la jeunesse du Québec ainsi que sur la réponse aux besoins d’aide des familles. Elle vise à apporter un éclairage nouveau en distinguant l’exposition à la violence conjugale physique et psychologique de même qu’en incluant des formes directes et indirectes de l’exposition à la violence conjugale physique. L’étude repose sur l’utilisation d’un échantillon représentatif des enfants de moins de 18 ans dont le signalement pour maltraitance ou troubles de comportement a été évalué par les intervenants de la DPJ dans les seize centres jeunesse du Québec. Les résultats font ressortir la lourdeur des situations; l’exposition à la violence conjugale se présente le plus souvent en cooccurrence avec d’autres formes de maltraitance de même qu’avec d’autres difficultés de fonctionnement chez les parents. Les enfants exposés sont également plus jeunes. La situation semble particulièrement complexe dans les cas d’exposition à la violence conjugale psychologique. Le fait que la majorité des familles où il y a violence conjugale ne soit pas référée à des services sociaux adaptés à cette problématique est préoccupant. L’intervention auprès de ces familles nécessite que soit pris en compte non seulement les besoins des enfants, mais également ceux reliés à la victimisation des mères et à la violence du conjoint.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.743
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.092
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.316 · 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 designObservational
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

Citations3
Published2017
Admission routes3
Has abstractyes

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