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Record W2996036743 · doi:10.7202/1066099ar

L’agentivité ou comment naviguer parmi les spécificités interculturelles et les contraintes de performance dans l’évaluation auprès des familles racisées en protection de la jeunesse

2019· article· fr· W2996036743 on OpenAlexaffvenue
Marie‐Joëlle Robichaud, Marie-Andrée Poirier, Annie Pullen Sansfaçon

Bibliographic record

VenueNouvelles pratiques sociales · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicEvaluation and Performance Assessment
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La rencontre des services de protection de la jeunesse (PJ) et des familles racisées est porteuse de tensions qui, du point de vue des pratiques, restent peu documentées. Cet article s’appuie sur une recherche auprès de professionnelles et de gestionnaires des services de PJ. Les résultats montrent que dans le contexte de l’évaluation auprès de familles racisées, les enjeux de performance et le manque de considération des spécificités du contexte interculturel posent des défis et mettent les professionnelles face à des dilemmes. Pour y faire face, les professionnelles s’appuient sur ce qu’elles définissent comme l’agentivité, une façon personnelle de réfléchir et d’agir qui s’apprécie et se module en fonction des valeurs, sensibilités et expériences personnelles de chacune. Les enjeux qui découlent à reléguer l’agentivité à ses composantes individuelles sont discutés et aident à considérer la responsabilité institutionnelle pour mieux soutenir et orienter les processus de prise de décision des professionnelles auprès des familles racisées.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.316
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.180
GPT teacher head0.441
Teacher spread0.261 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations3
Published2019
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