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Record W4377084444 · doi:10.7202/1097128ar

La pauvreté comme facteur de risque de négligence

2023· article· fr· W4377084444 on OpenAlexaffvenue
Micheline Mayer

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPoverty, Education, and Child Welfare
Canadian institutionsCentre Jeunesse de Quebec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les premières recherches sur le phénomène de la négligence envers les enfants ont conclu que les familles concernées étaient les plus pauvres parmi les pauvres, et ce constat s’est répété systématiquement depuis. Cependant, cette dimension de la problématique de la négligence a été peu approfondie dans les recherches et dans les guides d’intervention. Les raisons du lien entre la pauvreté et la négligence et les implications concrètes de ce lien pour l’intervention sont rarement abordées et très peu développées dans les travaux. L’article vise à regrouper les données de recherche et les réflexions des auteurs sur cette question. Il précise le concept de pauvreté en fonction des dimensions retenues dans les recherches et note les dimensions de ce concept qui exercent une influence particulière sur le risque de négligence. Il décrit ensuite les différentes interprétations possibles du lien entre la pauvreté et le risque de négligence et leurs implications pour la programmation et l’intervention. Compte tenu de l’importance qu’occupe la pauvreté dans la problématique de la négligence, on peut conclure qu’une intervention directe ou indirecte sur ce facteur apparaît incontournable si l’on vise, avec une efficacité minimale, à diminuer les taux de négligence sans cesse croissants.

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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.351
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.305 · 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

Citations1
Published2023
Admission routes2
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