Bibliographic record
Abstract
social Président de l'Ordre des travailleurs sociaux et des thérapeutes conjugaux et familiaux du Québec La pandémie de COVID-19, de laquelle nous peinons toujours à émerger au moment d'écrire ces lignes, figure parmi les grands sinistres auxquels est confrontée la population mondiale depuis la Seconde Guerre mondiale.Un sinistre inédit, une pandémie, comme nous n'en avions jamais connu et qui nous aura forcés à revoir nos façons de faire et de penser.Chose certaine, ce virus nous a amenés, individuellement et collectivement, à remettre en question nos certitudes et nos convictions les plus profondes.Non seulement, en l'espace de quelques semaines, nous nous sommes mis à craindre pour notre santé et celle de nos proches, mais nous avons également dû composer avec les effets sur notre mode de vie.Toutes les sphères de notre société sans exception ont été touchées. XVI Pratiques d'intervention sociale et pandémieSi nous pouvions nous attendre à ce que les populations les plus vulnérables vivent plus durement les contrecoups de la pandémie, comme c'est le cas dans la grande majorité des sinistres, ce que nous avions peut-être sousestimé, c'était l'ampleur du défi rencontré par les organismes communautaires.Devant l'incapacité des services publics de santé et de services sociaux
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.514 | 0.239 |
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".