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Record W4393165503 · doi:10.4000/edso.27044

Prévenir et agir sur les violences à caractère sexuel : lorsque la qualité des soins de santé dédiés aux personnes concernées se heurte au déficit de crédibilité

2024· article· fr· W4393165503 on OpenAlexaboutno aff
Sandrine Vallée‐Ouimet, Lisandre Labrecque‐Lebeau, Pierre Pariseau‐Legault, Audrey Bujold

Bibliographic record

VenueÉducation et socialisation · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Québec tend vers la reconnaissance des violences à caractère sexuel (VCS) comme un enjeu de santé publique considérant la gravité de leurs conséquences sur la santé des victimes. Cette reconnaissance s’inscrit dans le contexte de vagues de dénonciation (ex. #Metoo de 2017). L’échec de l’intelligibilité du phénomène a pour effet d’atteindre injustement la crédibilité des victimes de VCS, qui ne sont souvent pas prises au sérieux par les institutions publiques. Plusieurs auteures ont étudié l’impact de ce déficit de crédibilité en contexte judiciaire, mais peu se sont intéressées au processus institutionnel inhérent aux établissements de santé. À partir d’une recension systématique des écrits s’intéressant aux pratiques soignantes auprès des victimes de VCS, cet article vise deux objectifs. Nous souhaitons contribuer à la réflexion collective portant sur la prévention et les soins des victimes de VCS afin de mieux comprendre les injustices épistémiques (IE) vécues par celles-ci. Ensuite, nous souhaitons proposer des pistes de réflexion pour le personnel soignant afin de les sensibiliser aux IE et favoriser l’accompagnement des victimes et la prévention des VCS.

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)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.185
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.186
GPT teacher head0.504
Teacher spread0.317 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations0
Published2024
Admission routes1
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