Point de vue des intervenants sur la disproportion des enfants issus de groupes racialisés dans le système de protection de la jeunesse : causes et pistes de solution
Bibliographic record
Abstract
Alors que l’existence de la disproportion des enfants de certains groupes racialisés dans le système de la protection de la jeunesse est maintenant connue, les raisons précises à l’origine de ce phénomène demeurent encore incertaines. La présente étude fait appel à l’approche qualitative pour comprendre de manière approfondie les facteurs menant à cette disproportion dans le système de protection à Montréal à partir de la perspective de ceux qui interviennent dans les quartiers concernés par ce phénomène, afin d’ouvrir sur des pistes d’action pour remédier à cette situation. L’analyse permet de faire ressortir que la disproportion est envisagée comme un phénomène complexe relié à la fois à l’action des services et des professionnels situés à l’intérieur et à l’extérieur du système de protection de la jeunesse et aux conditions socioéconomiques ainsi qu’au processus d’immigration, d’insertion et d’adaptation à la société d’accueil. Les solutions visant l’amélioration de la situation passent par de véritables changements systémiques au sein des différents organismes agissant auprès des enfants et des familles en difficulté.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".