Le partenariat de recherche CRIPCAS - <i>À coeur d’homme</i>
Bibliographic record
Abstract
Les organismes spécialisés dans l’intervention auprès des auteurs de violence conjugale ont exprimé le besoin d’être accompagnés par des équipes de recherche afin de documenter la réalité des personnes utilisant leurs services et d’appuyer leurs pratiques sur des données empiriques. Leur connaissance approfondie des besoins de leurs usagers s’est développée en parallèle aux écrits scientifiques qui les inspirent dans l’élaboration et la mise à jour de leurs interventions. De leur côté, les chercheurs du milieu académique ont tout intérêt à tirer parti de l’expérience de ces organismes pour ancrer leurs connaissances dans les réalités du terrain, tout en orientant leurs questions de recherche selon les préoccupations des intervenants. Sur la base de ces constats, le partenariat de recherche CRIPCAS – À coeur d’homme a vu le jour. Il s’agit d’un exemple inspirant d’une collaboration recherche-pratique favorisant à la fois le développement des services et des connaissances en violence conjugale. À travers une démarche de collaboration partenariale, l’expertise des équipes de recherche est jumelée à celle des milieux de pratique. Un comité consultatif permet de concilier les impératifs de la recherche à la réalité et aux besoins du terrain. Sous la forme d’un récit de pratique, nous présentons les enjeux et les défis de la collaboration, ainsi que les facteurs de succès ayant permis de co-construire des projets novateurs contribuant au développement des savoirs et à l’amélioration des pratiques. Ce récit permet de faire la démonstration que les projets de recherche qui naissent d’abord des besoins concrets des milieux de pratique et qui les incluent tout au long du processus en mode co-construction représentent un potentiel d’impact réel sur les usagers dans la personnalisation et l’amélioration durable de la qualité des services psychosociaux qui leur sont offerts.
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 | 0.053 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.014 |
| Research integrity | 0.005 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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".