Toutes et tous dans le même bateau
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, la recherche académique en travail social relative à la pauvreté apparaît, en ce début de 21esiècle, comme toujours, principalement agrippée à l’urbanité. Le contenu de cet article présente les résultats de deux recherches qualitatives exploratoires, de type recherche-action participative (RAP), menées en milieu rural québécois et s’étant intéressées à l’intervention sociale dans le champ de la pauvreté à partir des regards croisés de deux groupes d’acteurs en interaction, soit des expert.e.s du vécu (EV) et des expert.e.s de la pratique (EP). L’analyse des entretiens a permis de constater que cette intervention s’inscrivait dans une réalité sociale multidimensionnelle et complexe. À partir d’une mise en perspective inspirée de deux univers théoriques, l’analyse des données recueillies a révélé que l’intervention sociale sur la pauvreté en milieu rural constituait un espace de tension traversé par deux grandes logiques : celle des acteurs et celle des environnements (économique, politique et idéologique). Dans la logique des acteurs, l’enjeu de la définition de la situation (ou de la perception commune) qui détermine les actions à entreprendre est influencé principalement par la capacité des groupes d’acteurs (EV-EP) à dépasser leurs catégories auto-interprétatives. Dans la logique des environnements, deux semblent déterminants pour le succès ou l’échec de l’intervention sociale : l’environnement politique, tout particulièrement celui des politiques publiques du gouvernement du Québec, et l’environnement territorial, soit celui de la ruralité.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.002 |
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".