« C’EST POUR EUX QUE JE TRAVAILLE » : ÉTUDE DE CAS SUR LE POUVOIR D’AGIR DES PROFESSIONNELS OEUVRANT AUPRÈS DE PERSONNES EN SITUATION D’ITINÉRANCE
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte institutionnel marqué par des transformations importantes au sein du réseau de la santé et des services sociaux, cet article vise à comprendre le développement du pouvoir d’agir des professionnels oeuvrant auprès des personnes en situation d’itinérance. À partir d’une étude de cas, des entrevues individuelles ont été réalisées auprès de professionnels d’une équipe multidisciplinaire et spécialisée en itinérance travaillant dans le réseau de la santé et des services sociaux. L’analyse qualitative des témoignages révèle que les contraintes institutionnelles et la complexité inhérente au phénomène de l’itinérance obligent les professionnels à mettre en place des stratégies collectives et individuelles qui s’enchevêtrent et s’alimentent mutuellement pour développer leur pouvoir d’agir. Cette interaction duale du pouvoir d’agir permet aux professionnels de déployer des interventions créatives qui s’adaptent, selon eux, aux réalités complexes des personnes en situation d’itinérance. Cette étude soulève des questionnements sur la reconnaissance institutionnelle des professionnels qui oeuvrent auprès de populations marginalisées au sein du réseau de la santé et des services sociaux, comme les personnes en situation d’itinérance.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".