L’évaluation des capacités parentales en contexte de maltraitance selon la théorie de l’attachement : réflexions à propos de l’article de consensus de Forslung, et al . : « La prise en compte des liens d’attachement au tribunal : protection de l’enfance et décisions de résidence des enfants dans les situations de séparation parentale »
Bibliographic record
Abstract
Une retombée positive de la recherche prolifique sur l’attachement est l’augmentation des connaissances dans ce domaine, mais une retombée négative est la désinformation et l’utilisation prématurée de ces connaissances par la communauté clinique. L’article de consensus de Forslung, et al. (2020) met bien en lumière les mauvaises conceptions qui circulent à propos des notions d’attachement et fournit des recommandations pour une meilleure application de ces notions par les tribunaux, notamment lors de l’évaluation des capacités parentales (ECP) en contexte de maltraitance. Le présent commentaire se veut une réflexion additionnelle à propos des enjeux à considérer lorsqu’il s’agit d’utiliser la théorie de l’attachement et ses études dans le cadre d’ECP menées par les services de la protection de l’enfance. Des pistes de réflexions sont avancées pour les chercheurs et les professionnels. Nous soulignons le besoin de développer des ECP fondées sur des données scientifiques et qui inclut une évaluation du potentiel du parent à améliorer sa sensibilité parentale. Aussi, pour une meilleure transmission des notions d’attachement et la pérennité des meilleures pratiques dans ce domaine, nous recommandons la création de communautés de pratique centrées sur l’attachement et qui rassemblent les chercheurs et les professionnels.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".