Au-delà du préjugé
Bibliographic record
Abstract
Brigitte : Tu disais ? Mario : Attends que je me rappelle... Brigitte : C’était en hiver... Mario : Ah oui, en hiver, on était à l’hiver, on était en février. Ah oui, là ça me revient… Ouh, puis c’est pas drôle. Puis là, j’étais sur le dernier mois, mais j’étais encore en contraintes. Brigitte : Temporaires? Mario : Temporaires. On m’appelle pour aller chercher mon chèque, on est le 28 février, il fait moins 35. À la fin du mois, plus d’argent! Et pas mangé assez. Je suis allé à pied, puis là je m’en allais, puis j’ai fait du pouce, espérant que…, puis qu’est-ce que je voyais à travers le windshield ? Je voyais des consciences qui baissaient les yeux. Les histoires qui nous accompagnent dans ce livre font état des témoignages de quarante personnes rencontrées en entrevue, sans logement ou « mal logées », parfois avec des problèmes de santé mentale, vivant avec les barèmes de l’aide sociale. Quelles sont leurs conditions de vie ? À quel point le poids de la stigmatisation et de la discrimination peut-il les affecter ? Christopher McAll et son équipe de chercheurs et de praticiens en sociologie, en psychiatrie, en sciences infirmières, en organisation communautaire et en travail social, avec le soutien de la compagnie de théâtre d’intervention Mise au jeu, ont tenté de comprendre ce qui peut mener à la perte éventuelle du logement et à l’arrivée à la rue des personnes assistées sociales. Le choix de la forme théâtrale a rendu possible la présentation des résultats de cette recherche à des centaines de personnes, plusieurs en situation de pauvreté, dans huit régions du Québec. Les différents actes qui composent cet ouvrage, accompagnés d’analyses plus élaborées rédigées par les membres de l’équipe de McAll, ont été construits à l’aide des transcriptions d’entrevues. Ils abordent les conditions de logement en lien avec la notion de « bien-être », les « compétences » par rapport aux expériences de travail et de vie, les trajectoires de santé physique et mentale ainsi que les rapports jugés stigmatisants ou aidants et l’identification des réseaux à l’œuvre dans les trajectoires de vie des personnes.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.020 |
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".