MISER SUR L’ENGAGEMENT ÉTUDIANT POUR RÉPONDRE AUX BESOINS D’ACCOMPAGNEMENT DES FAMILLES AVEC UN ENFANT PRÉSENTANT UNE DI OU UN TSA
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, les besoins de répit des familles avec un enfant ayant une déficience intellectuelle (DI) ou un trouble du spectre de l’autisme (TSA) de tous âges demeurent nombreux. Pour y répondre, des partenaires de la ville de Québec ont développé un modèle d’offre de services destiné à ces familles et misant sur l’engagement d’étudiants en santé et services sociaux de l’Université Laval. Les points de vue de parents et d’étudiants ont été recueillis grâce à des questionnaires en ligne (106 étudiants et 87 parents). La majorité des répondants ont dit désirer offrir ou recevoir de tels services. Les étudiants souhaitent que leur implication puisse être flexible, rémunérée et réalisée auprès de familles demeurant à proximité de leur domicile. Pour leur part, les parents ont besoin d’accéder à une offre de services stable et continue. Ils aimeraient bénéficier d’allocations financières plus importantes pour assumer les frais associés. Les données présentées dans cet article contribueront au développement d’un modèle d’offre de services adapté aux besoins des familles vivant avec un enfant ayant une DI ou un TSA, tout en enrichissant la formation théorique et pratique de futurs professionnels.
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 | 0.012 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".