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Record W2998542392 · doi:10.71781/24695

Les conflits sévères de séparation : les ajustements à la pratique habituelle des intervenants en protection de la jeunesse

2019· dissertation· fr· W2998542392 on OpenAlexaboutno aff
Myriam Morin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les mauvais traitements psychologiques (MTP) sont l’une des formes de maltraitance les plus fréquentes et ses conséquences sur les enfants sont au moins aussi importantes que celles associées aux autres formes de maltraitance (Egeland, 2009). Depuis 2007, les MTP ont été ajoutés comme motif de compromission dans la Loi sur la protection de la jeunesse (LPJ). L’exposition de l’enfant aux conflits sévères de séparation de ses parents peut être considérée comme une forme de MTP et ainsi, justifier l’application de la LPJ. Depuis l’inclusion de ce motif de compromission, des défis ont été soulevés par les praticiens qui ont dû conséquemment ajuster leur pratique habituelle, notamment dans un contexte de conflit de séparation. La présente étude vise à répondre à la question suivante : quels sont les ajustements à la pratique habituelle des intervenants en protection de la jeunesse, alors qu’ils interviennent auprès d’un enfant exposé à un conflit sévère de séparation? Les données utilisées sont tirées d’une étude antérieure, soit Malo, Moreau, Hélie et coll. (2015), Les mauvais traitements psychologiques envers les enfants québécois, 2007-2010. Plus spécifiquement, il s’agit d’une analyse qualitative des situations rapportées par 18 intervenants de trois centres jeunesse québécois, alors qu’ils interviennent dans un contexte de conflit sévère de séparation. Les résultats présentent les ajustements à la pratique habituelle que ces intervenants ont dû mettre en place lorsqu’ils sont intervenus dans ce contexte. La discussion souligne les particularités de ces interventions, notamment l’intensité accrue qui doit être déployée dans un tel contexte. Les implications de ces résultats pour la recherche et l’intervention en protection sont également 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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.079

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.050
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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 head0.075
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.336 · 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 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

Citations1
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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Same venueOpen MINDSame topicSocial Policies and FamilyFrench-language works237,207