MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3208623579 · doi:10.7202/1078389ar

LE CHOIX D’UN MILIEU D’ACCUEIL POUR UN ENFANT SUIVI EN PROTECTION DE L’ENFANCE : COMMENT LES INTERVENANTS ORIENTENT-ILS LEUR DÉCISION?

2021· article· fr· W3208623579 on OpenAlexvenueaboutno aff
Doris Châteauneuf, Geneviève Pagé, Marie-Andrée Poirier

Bibliographic record

VenueCanadian social work review · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChild Welfare and Adoption
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au moment de statuer sur le placement d’un enfant, les services de protection de l’enfance doivent également se prononcer sur le milieu d’accueil le plus adéquat pour celui-ci. Pour les enfants de moins de cinq ans, les milieux de type familial, tels que la famille d’accueil régulière, de proximité, et à vocation adoptive, sont généralement privilégiés. À ce jour, le processus de pairage et les mécanismes décisionnels qui accompagnent le choix d’un milieu substitut ont fait l’objet de très peu d’études, de sorte que les motifs et facteurs pris en compte par les intervenants impliqués dans ce type de décision demeurent peu connus. La présente étude a pour objectif d’identifier, à partir du point de vue des intervenants, les différents facteurs qui soutiennent le choix du type de famille d’accueil. Pour répondre à cet objectif, 39 entretiens semi-dirigés ont été menés auprès d’intervenants sociaux du domaine de la protection de l’enfance dans trois régions distinctes de la province de Québec. Les résultats dressent un portrait des principaux facteurs considérés par les intervenants et montrent comment ces facteurs, au-delà de leur unicité et de leur rôle spécifique dans le processus décisionnel, s’inscrivent également dans une dynamique interactionnelle et dans un contexte de pratique qui comporte ses propres enjeux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.933
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.277 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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

Citations3
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueCanadian social work reviewSame topicChild Welfare and AdoptionFrench-language works237,207