MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4410299476 · doi:10.7202/1117806ar

Réseau de collaboration intersectorielle en violence entre partenaires intimes

2024· article· fr· W4410299476 on OpenAlexaffabout
Tatiana Sanhueza Morales, Nassera Touati, Lourdes Rodríguez del Barrio

Bibliographic record

VenueTravail social. · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsUniversité de MontréalÉcole Nationale d'Administration Publique
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude qualitative documente l’émergence et la mise en oeuvre d’une action intersectorielle locale pour faire face au problème complexe de violence entre partenaires intimes. Concrètement, nous analysons le déploiement d’un Plan d’action collectif en matière de violence conjugale et de violence dans les relations intimes chez les jeunes à Montréal-Nord 2022-2027, élaboré entre 2020 et 2021 par des acteur·rices appartenant à des organismes communautaires et à des organisations publiques oeuvrant sur le territoire. Notre analyse s’inspire de la théorie de l’acteur-réseau et repose sur une étude de cas. Cet article s’insère dans une étude plus large. Nous présentons ici les sources de données suivantes provenant : de 17 entretiens individuels et de l’observation participante (environ 60 heures). Les résultats montrent que certaines conditions ont favorisé l’émergence et le développement de la collaboration, et d’autres l’ont entravé. Des controverses de diverses natures renvoyant à des rapports de pouvoir et à des positions identitaires des acteur·rices constituent des enjeux à prendre en considération. Le rôle de la recherche est souligné et considéré comme un acteur (actant) exerçant une influence dans ce réseau sociotechnique. Des implications pratiques sont proposées.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.602
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.295 · 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 designNot applicable
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 routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueTravail social.Same topicSocial Sciences and GovernanceFrench-language works237,207