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Record W4391758724 · doi:10.7202/1109249ar

La réforme Barrette et sa mise en oeuvre dans les services sociaux : perceptions des travailleuses sociales

2024· article· fr· W4391758724 on OpenAlexaffabout
Mélanie Bourque, Mylène Barbe, Maxime O. Leroux, Josée Grenier, Nathalie St-Amour

Bibliographic record

VenueIntervention · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité du Québec en OutaouaisUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article vise à partager les résultats préliminaires du projet de recherche « Les travailleuses sociales cinq ans après l’implantation de la réforme Barrette : standardisation de la pratique ou nouvelles normes locales des établissements? ». Ce projet de recherche a pour but de mieux comprendre la mise en oeuvre de la réforme du système de santé et des services sociaux de 2015 au Québec. De juin à décembre 2022, près de 60 personnes participantes ont accepté de répondre à un entretien semi-dirigé. La très grande majorité d’entre elles détiennent plus de dix ans d’expérience, ce qui permet de comprendre l’avant et l’après réforme Barrette et de saisir les effets de cette réforme sur les équipes de travail, mais aussi sur la prestation des services fournis à la population. L’analyse initiale des données met en lumière la poursuite, voire l’accentuation, de la perspective descendante (top down) du processus décisionnel, de la reddition de comptes par le biais de mesures quantitatives et de l’harmonisation des services s’illustrant en standardisation des pratiques, en dépit des particularités territoriales inhérentes aux différentes régions du Québec. Par rapport à notre recherche précédente, force est de constater que les méthodes de la nouvelle gestion publique se sont accentuées au sein du réseau de la santé et des services sociaux, qualifié de « maison des fous » par plusieurs personnes participantes.

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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.383
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.391
Teacher spread0.321 · 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 designQualitative
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

Citations9
Published2024
Admission routes2
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