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Record W2971695699 · doi:10.7202/1061200ar

Pauvreté et négligence parentale : vraiment indissociables ?

2019· article· fr· W2971695699 on OpenAlexaffvenueabout
Marie-Ève Descôteaux, Sarah Dufour

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender, Labor, and Family Dynamics
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article découle du constat que le lien entre la pauvreté économique et la négligence parentale n’est pas toujours positif, contrairement à ce que certaines études avancent. Il présente les résultats d’analyses quantitatives et qualitatives visant à explorer les caractéristiques influençant le lien entre la pauvreté et la négligence dans les territoires de CLSC du Québec. Une méthode mixte a été utilisée. Des analyses par regroupements (cluster analysis) et des analyses de variance simples (ANOVA) ont permis de déterminer trois groupes de territoires qui se distinguaient surtout par rapport à la pauvreté et aux pourcentages de familles monoparentales, de familles nombreuses et de grande mobilité géographique. Le regroupement qui présentait les moyennes les plus élevées de négligence et de pauvreté a été retenu pour des analyses qualitatives car étonnamment la pauvreté et la négligence montraient une relation négative. Des intervenants de trois territoires défavorisés contrastés sur la négligence (Parc Extension, Centre-Sud et Hochelaga-Maisonneuve) ont été interrogés sur leurs perceptions du territoire dans lequel ils travaillaient, les individus y habitant, son climat et les situations de négligence. Les trois territoires se ressemblaient au plan du processus d’intervention mais se distinguaient sur certaines caractéristiques du territoire et des individus, qu’ils soient ou non aux prises avec la négligence. Les résultats obtenus ont permis de dégager des pistes d’interprétation quant à la variation du lien entre la négligence et la pauvreté. Les forces et les limites méthodologiques ainsi que les implications de ces résultats sur la recherche et l’intervention sont aussi discutées.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.011
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.608
Threshold uncertainty score0.789

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.334
Teacher spread0.305 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes3
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