La confiance pour intervenir avec les jeunes contrevenants
Bibliographic record
Abstract
Carlo Morselli s’intéressait depuis plusieurs années aux avenues possibles pour appliquer l’analyse de réseaux aux objectifs des différents milieux de pratique. La littérature souligne le potentiel d’une telle approche et l’importance chez les détenus d’entretenir des liens positifs pour compenser l’absence de leurs proches. Cette recherche explore les réseaux de confiance de jeunes contrevenants hébergés au Centre de réadaptation Cité-des-Prairies à Montréal afin d’en examiner l’utilité dans le quotidien des unités. L’argumentaire caractérise la confiance de deux unités à travers le temps. Trois éléments apparaissent particulièrement d’intérêt pour favoriser la compréhension du milieu : le biais qu’entraîne la présence d’acteurs englobants sur la densité de confiance ; la limitation des erreurs de perception des liens de confiance grâce à la stabilité du réseau ; et le lien apparemment positif entre confiance et climat de groupe. Les résultats ouvrent une discussion qui encourage ce type de milieu à intégrer une approche sociométrique, en montrant comment le réseau de confiance pourrait servir les interventions quotidiennes vers l’atteinte des objectifs du milieu.
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 | 0.017 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".