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Record W4410299681 · doi:10.7202/1117800ar

Formation de personnes-ressources et construction de réseaux de soutien

2024· article· fr· W4410299681 on OpenAlexaff
Dave Poitras, Béatrice Hénault-Arbour, Cynthia Nasr

Bibliographic record

VenueTravail social. · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Policies and Family
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article se penche sur la formation et le rôle des personnes-ressources en milieu de travail qui ont pour tâches de sensibiliser leurs collègues à l’égard de la violence conjugale et de soutenir les personnes qui en sont victimes. Plus précisément, à partir d’entretiens semi-dirigés (n=21) avec des personnes formatrices chargées de déployer des programmes et des activités en matière de violence conjugale dans les entreprises, nous mettons en lumière le cas d’une pratique prometteuse en termes de prévention : la création et la mise en oeuvre d’un réseau de soutien pour les personnes-ressources. Ce réseau de soutien, nous argumenterons, est novateur en ce sens qu’il permet de remédier aux nombreuses limites de la formation de personnes-ressources qui, en raison de sa nature, est courte, offerte de manière ponctuelle et principalement théorique. Trois fonctions innovantes de ce réseau sont identifiées et discutées. Premièrement, il permet de maintenir à jour la formation initiale des personnesressources qui, en étant confrontées à peu de cas de dévoilement de situation de violence conjugale, voire à aucun, sont à risque de perdre leurs connaissances et leurs habiletés. Deuxièmement, il crée un lieu de partage de stratégies fondées sur un savoir expérientiel combinant la violence conjugale et la santé et sécurité du travail dans le but de contourner certains des obstacles rencontrés en milieu de travail. Troisièmement, il offre un soutien émotionnel permettant de se ressourcer et de discuter des cas les plus difficiles en toute confidentialité, une règle à laquelle sont tenues les personnes-ressources.

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), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.454
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
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.027
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.284 · 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 designQualitative
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".

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Published2024
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