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Record W4404370705 · doi:10.7202/1114497ar

Entente sur mesures volontaires au Québec : portrait des familles et modification des mesures en protection de la jeunesse

2024· article· fr· W4404370705 on OpenAlexaffvenueabout
Julie Lessard, Marie-Claude Simard, Karine Poitras, Doris Châteauneuf, Laura Lemardelet

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChild Welfare and Adoption
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité LavalCentre Jeunesse de Quebec
Fundersnot available
KeywordsPortraitGeographyArchaeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs . En protection de la jeunesse, l’entente sur mesures volontaires (EMV) doit être privilégiée avant d’emprunter la voie judiciaire. Bien qu’elle soit largement utilisée au Québec, peu d’études se sont intéressées aux caractéristiques des familles suivies assujetties à cette mesure. Ainsi, cette étude exploratoire vise d’une part à dresser le portrait des enfants et des familles bénéficiant d’une EMV ainsi qu’à identifier les caractéristiques associées à un changement de l’EMV vers des mesures judiciaires. Méthode . L’échantillon de l’étude comprend 312 enfants et leurs parents pris en charge par le CIUSSS de la Capitale-Nationale dans le cadre d’une EMV. Les données sont extraites du système Projet Intégration Jeunesse (PIJ). Résultats . Les résultats de l’étude mettent en évidence quelques distinctions chez les parents concernés par l’EMV dont une plus grande proportion de familles intactes, de revenus provenant de l’emploi et ayant au moins une difficulté de fonctionnement (91,9 % des mères et 84,3 % des pères). Les motifs de compromission les plus fréquents sont la négligence et les risques sérieux de négligence. L’âge des parents contribue à diminuer la probabilité d’une modification du cadre légal alors que le placement de l’enfant avant l’EMV, le TDAH de la mère et le cumul des difficultés de fonctionnement du père augmentent cette probabilité. Discussion . Cette étude représente une première avancée dans la recherche sur ce sujet. Des études plus larges sont nécessaires pour obtenir une image complète des familles en EMV au Québec et comprendre les raisons sous-jacentes à la modification du cadre légal.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.715
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.045
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.341 · 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 designObservational
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 routes3
Has abstractyes

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