Violence familiale, santé mentale et justice : une recherche qualitative sur l’expérience des familles vivant avec un proche présentant des comportements violents.
Bibliographic record
Abstract
La violence perpétrée à l’endroit des membres de la famille par un proche souffrant d’un trouble mental sévère est un phénomène commun en psychiatrie légale, alors que près de la moitié des familles en est victime. Cette violence engendre des impacts significatifs à l’endroit de la famille, qu’ils soient physiques, psychologiques ou sociaux. Dans cet article, nous présentons les résultats d’un des cinq thèmes d’une étude qualitative réalisée auprès de familles victimes de violence perpétrée en contexte de troubles mentaux sévères. Plus particulièrement, le thème du dispositif médico-légal sera abordé dans cet article. Les travaux de Donzelot et Foucault agissent comme fondements théoriques permettant l’étude de cette problématique sous l’angle du gouvernement des familles. Les résultats de notre recherche indiquent que ce gouvernement s’effectue par l’entremise de certains mécanismes, dont l’instrumentalisation du rôle familial. Nous abordons aussi le processus de judiciarisation dans lequel s’inscrivent les familles, et la nécessité du critère de violence afin de faire hospitaliser le proche à risque.
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 | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".