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Record W4382520014 · doi:10.7202/1099008ar

Nombre d’intervenants et insatisfaction à l’égard des services en protection de la jeunesse

2023· article· fr· W4382520014 on OpenAlexaffvenueabout
Christophe Gauthier-Davies, Alexandre Blanchet, Thomas J. Esposito, Martín Goyette

Bibliographic record

VenueCriminologie · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChild Welfare and Adoption
Canadian institutionsÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec, les jeunes placés sous la tutelle de la Direction de la protection de la jeunesse sont suivis par un nombre important d’intervenants, notamment en raison du roulement de personnel, mais également à cause de la structure organisationnelle de ces services. Il est probable que le nombre d’intervenants ait un impact sur la qualité des services offerts aux jeunes placés sous la protection de la jeunesse. À partir des données de l’Étude longitudinale sur le devenir des jeunes placés (EDJeP), nous nous intéressons à la relation entre le nombre d’intervenants assignés et la satisfaction à l’égard des services reçus auprès de jeunes en situation de transition à la vie adulte placés par la protection de la jeunesse. Deux indicateurs sont utilisés afin d’examiner la satisfaction concernant les services reçus par les jeunes d’EDJeP : la satisfaction de l’aide reçue par les intervenants et la satisfaction de l’expérience de placement. Nos analyses de régression logistique ont permis de mettre en lumière une relation négative entre le nombre d’intervenants assignés aux jeunes et la satisfaction de ces derniers relativement aux services reçus : un nombre plus élevé d’intervenants est lié à une insatisfaction ayant trait aux services reçus. Enfin, nous discutons des implications de ces résultats, notamment quant à l’instabilité des trajectoires de services, au roulement de personnel, à l’offre des services, à l’embauche, à l’assignation des dossiers et au transfert de dossiers des jeunes.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.924
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
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 head0.243
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.167 · 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 designOther design
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
Published2023
Admission routes3
Has abstractyes

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