Les violences basées sur l’honneur (VBH) au Québec : défis de dépistage et d’intervention pour les intervenantes et intervenants psychosociaux en milieu collégial
Bibliographic record
Abstract
Les violences basées sur l’honneur (VBH) ne sont pas suffisamment connues au Québec et au Canada. Par conséquent, elles sont certainement sous-représentées statistiquement, étant à la fois sous-signalées ou dépistées. Dans les pays occidentaux, y compris au Canada, il s’avère que les VBH répertoriées surviennent principalement dans les familles issues de l’immigration qui chercheraient à protéger ou à rétablir l’honneur de leur famille et de leur communauté. En ce sens, et du fait que les institutions d’enseignement accueillent un nombre grandissant d’étudiantes et d’étudiants issus de l’immigration, cet article, s’appuyant sur une approche d’intervention interculturelle, traite des expériences des intervenantes et intervenants psychosociaux susceptibles d'intervenir au regard des VBH en milieu collégial au Québec. Pour ce faire, des intervenantes et intervenants psychosociaux ont répondu à un questionnaire et participé, individuellement ou en groupe, à des entrevues semi-dirigées. Notre étude analyse, à partir de leur perception, leur niveau de connaissances de même que les défis de dépistage et d’intervention rencontrés en matière de VBH, dans le but de préciser les besoins de formation adaptée au milieu collégial.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".