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Record W2804864273 · doi:10.71781/25607

Activation du processus de résilience chez l’enfant exposé à la maltraitance

2017· dissertation· fr· W2804864273 on OpenAlexaboutno aff
Robert St. Louis

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychoanalysis and Psychopathology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Qu’il s’agisse de situations de traumatismes graves, d’extrême négligence ou de maltraitance lourde, la résilience souvent observée peut inciter à développer de nouvelles approches dans les interventions des travailleurs et travailleuses sociaux auprès des enfants confiées à leurs soins. Le potentiel innovateur de la résilience réside dans le fait qu’elle ouvre une perspective nouvelle d’intervention auprès d’enfants dont la situation paraît à première vue désespérée, voire irrécupérable. Pour cela, il est nécessaire d’acquérir une attitude professionnelle différente, appropriée, non pathologisante, mais aussi de s’enquérir des connaissances solides non seulement sur les facteurs qui favorisent la résilience, mais surtout sur les attributs de son activation de manière concrète, progressive et compréhensible pour l’enfant. Quoique la résilience ait été scientifiquement étudiée sous différents angles, son activation, via un accompagnement significatif réalisé par un professionnel, suscite un intérêt particulier notamment dans la recherche de stratégies innovantes d’interventions spécifiquement auprès des enfants exposés à la maltraitance. Au moyens d’entretiens semi-directifs, cette étude appliquée, interdisciplinaire, qualitative et compréhensive, d’inspiration phénoménologique, a documenté spécifiquement l’activation du processus de résilience adapté à la réalité des enfants placés, à travers les lentilles des savoirs pratiques de cinquante professionnels (travailleurs sociaux, psychologues, sociologues, psychoéducateurs) des services de protection de l'enfance de l’Ontario. L’approche méthodologique qui s’appuie sur les récits de pratique des interventions d’intervenants tuteurs de résilience permet d’expliciter les attributs du processus d’activation de la résilience. Les données qualitatives en question sont les « témoignages, récits de pratiques » visant à proposer des modes d’activation de ces processus Afin d'atteindre cet objectif, cette thèse se déploie en sept parties distinctes : 1) le contexte général de l’étude, 2) la résilience chez les enfants exposés à la maltraitance, 3) la question et les objectifs de recherche, 4) le positionnement théorique et le cadre conceptuel, 5) la méthodologie, 6) les résultats, 7) la discussion, et 8) la conclusion. Notre analyse des récits de pratique révèle que le mécanisme par lequel s’active le processus de résilience se met véritablement en branle lorsque l’enfant, lui-même, mais à la faveur du contact avec un tuteur de résilience, parvient à saisir le présent, à vaincre sa peur, à s’approprier son sentiment d’existence, à trouver sa place au sein de la société. Cette posture de l’enfant découle d’interventions qui mettent l’accent sur l'encadrement, le soutien, l'aide et les ressources nécessaires, conditions sine qua non pour que la merveille que constitue la résilience soit possible, même en présence du malheur.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.430
Teacher spread0.381 · 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 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".

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Published2017
Admission routes1
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