MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2616141134 · doi:10.3917/lautr.051.0265

Trajectoires résilientes et logiques d’espoir chez les enfants des rues en Haïti

2016· article· fr· W2616141134 on OpenAlexaff
Amira Karray, Nephtalie Eva Joseph, Jude-Mary Cénat, Daniel Dérivois

Bibliographic record

VenueL Autre · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicResilience and Mental Health
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail s’intéresse au parcours de résilience d’enfants des rues en Haïti. Ces enfants constituent une population à risque qui a été davantage fragilisée au niveau psychique, sanitaire et social, suite au tremblement de terre de janvier 2010. Dans le cadre d’une recherche ANR sur la résilience et le processus créateur chez les enfants et adolescents haïtiens victimes de catastrophes naturelles * , des ateliers de peinture ont été mis en place auprès d’un groupe d’enfants des rues. Animés par des peintres professionnels, une psychologue et une travailleuse sociale, ils ont été accompagnés d’entretiens. A travers une analyse transversale des entretiens (N = 21) et en appui sur les peintures de ces enfants, cet article met en évidence les caractéristiques des trajectoires de vie des enfants des rues et les tuteurs de résilience pour ces enfants dans le contexte post-séisme en Haïti. Ces résultats mettent en avant la place de la créativité dans le processus résilient ainsi que l’importance de l’identité groupale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.062
Threshold uncertainty score0.123

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.029
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.362 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations7
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueL AutreSame topicResilience and Mental HealthFrench-language works237,207