Apports de l’intervention relationnelle pour soutenir le développement des enfants en contexte de protection de l’enfance
Bibliographic record
Abstract
La maltraitance envers l’enfant est un des phénomènes les plus nuisibles à son développement global, en plus d’être très coûteuse pour la société. Considérant les conséquences graves et à long terme de la maltraitance, il est impératif de mieux intervenir auprès des enfants qui en sont victimes, en identifiant de manière précoce des cibles d’intervention adéquates et efficaces. Les travaux de recherche dans le domaine de l’attachement au cours des trois dernières décennies ont mis en lumière l’importance des relations parent-enfant dans le développement de l’enfant. Ces travaux ont amené chercheurs et professionnels à développer des stratégies d’intervention dont l’objectif est d’améliorer le développement des enfants à risque élevé, en ciblant directement la façon dont les parents interagissent avec leur enfant. L’équipe de recherche actuelle est une collaboration de chercheurs français et canadiens. Les chercheurs canadiens de l’équipe sont parmi les premiers à avoir démontré l’efficacité d’une intervention parent-enfant de courte durée, auprès d’enfants ayant été victimes de maltraitance, vivant avec leurs parents ou bien placés. Les résultats probants qui ont été obtenus ont d’ailleurs mené à l’implantation de cette intervention dans le réseau de la santé et des services sociaux au Québec.L’objectif du projet de recherche est d’évaluer l’efficacité de cette intervention au sein du système de protection de l’enfance en France. En ayant recours à un protocole de recherche à essais randomisés, la recherche vise à vérifier si une telle intervention s’avère également efficace dans le système de soins français. Les premiers résultats préliminaires, montrent des améliorations significatives pour le groupe Intervention relationnelle (en comparaison avec le groupe contrôle) en ce qui concerne les problèmes de comportement de l’enfant externalisés et internalisés, le fonctionnement réflexif parental et le stress parental. Cette recherche a des implications importantes pour influencer les pratiques d’intervention et répondre aux besoins des enfants en protection de l’enfance. Une telle intervention pourrait éventuellement être implantée à plus large échelle en France.
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 | 0.018 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".