Responsabilisation des conjoints aux comportements violents : regards des usagers des programmes
Bibliographic record
Abstract
Les intervenants et les directeurs d'organismes d'aide aux conjoints aux comportements violents (CCV) du Québec et d'ailleurs s'entendent sur l'importance de responsabiliser ceux-ci. On peut toutefois se demander comment les hommes identifiés comme CCV réagissent à ce discours sur leur responsabilité. Cette recherche explore le discours de participants à des programmes d'aide sur la responsabilité, son évolution et ses points de convergence ou divergence avec le discours des intervenants et directeurs. La théorie de Loseke (2003) sur la construction des problèmes sociaux a été le cadre théorique retenu pour cette recherche. Les points de vue de 14 usagers de programmes situés dans trois régions différentes du Québec ont été recueillis dans le cadre de groupes de discussion focalisée et, exceptionnellement pour l'un des participants, dans le cadre d'un entretien individuel. De manière générale, les participants reconnaissent être responsables de leur violence. Toutefois, ils éprouvent de la difficulté à se percevoir comme des acteurs entièrement rationnels et à établir des frontières claires entre leur responsabilité et celle de leur partenaire. Ces résultats sont discutés et des recommandations sont formulées pour des recherches futures et les milieux de pratique.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
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".