Pratiques d'intervention sociale et pandémie
Bibliographic record
Abstract
La pandémie a fortement perturbé les individus, mais aussi les institutions publiques et les organismes communautaires voués à soutenir les personnes en situation de vulnérabilité. Ces organismes se sont rapidement mobilisés afin de maintenir leurs services. Ils ont dû faire preuve d’ingéniosité et s’adapter à de nouvelles conditions de travail avec des ressources humaines, matérielles et financières parfois très limitées. À partir de cas concrets vécus par des personnes travaillant sous ces nouvelles contraintes, cet ouvrage illustre la façon dont divers organismes communautaires et publics, répartis dans différentes régions du Québec, ont dû drastiquement changer leurs pratiques d’intervention sociale afin de respecter les mesures de confinement et de distanciation physique qui ont été mises en place à partir de mars 2020. Ce livre s’adresse aux personnes professionnelles actuelles et futures travaillant dans le domaine de la santé et des services sociaux. Il leur permettra de constater comment diverses organisations peuvent à la fois innover et faire preuve de résilience en période de crise et de fortes perturbations sociales malgré des changements majeurs en ce qui concerne leurs conditions de travail.
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 | 0.009 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".