INITIATIVE DE CONCERTATION Locale afin de prévenir les homicides intrafamiliaux
Bibliographic record
Abstract
L’évolution des connaissances au sujet des homicides intrafamiliaux a permis au cours dernières années de mieux cibler les situations à risque et ainsi optimiser leur prévention. Pour les divers acteurs oeuvrant auprès des personnes vivant dans une situation où un risque de létalité est présent, il apparaît que la collaboration entre les divers partenaires des milieux concernés est une condition importante pour assurer une meilleure prévention des homicides intrafamiliaux, C’est dans cette optique que les partenaires de la Montérégie-Ouest, une région du Québec, se sont dotés d’un nouveau mécanisme de collaboration : l’Entente P.H.A.R.E. (Prévention des Homicides intrafamiliaux par des Actions Rapides et Engagées). Cet article fait état du fonctionnement de cette entente de collaboration et dresse un bilan de celle-ci à partir du discours d’intervenants-clés au coeur de cette initiative. Les résultats montrent une appréciation positive du fonctionnement, de l’utilisation et des répercussions sur les pratiques de l’Entente P.H.A.R.E, ainsi que sur le partenariat dans cette région du Québec. Faire appel aux partenaires de l’Entente s’avère une aide précieuse lors de la gestion des situations à haut risque d’homicide et lors des situations de danger imminent.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".