Indicateurs de qualité dans les évaluations diagnostiques: Un GPS pour l’intervention visant à promouvoir les droits et la protection des enfants et des jeunes
Bibliographic record
Abstract
L'identification d'une situation de danger pour un enfant est le point de départ qui légitime l'activation de mécanismes subsidiaires pour sa protection. Au Portugal, lorsque le premier niveau d'intervention (la communauté, avec ses institutions formelles ou informelles) n’est pas en capacité, de manière consensuelle avec les familles et les enfants et de manière adéquate et suffisante, de mettre fin à la situation de danger, il y a saisine de la Commission de protection des enfants et de jeunes de la zone territorialement compétente (CNPCJR et al., 2011 ; LPCJP – annexe de la loi 147/99 du 1er septembre, dans sa rédaction actuelle). C'est sur cette intervention spécifique de ces entités interdisciplinaires, interinstitutionnelles et interprofessionnelles, « non judiciaires » et « à autonomie fonctionnelle » (qui œuvrent avec l’accord des familles et des enfants à partir de 12 ans), que nous porterons notre attention. Après analyse de l'éligibilité de la situation (en se fondant sur un rapport d’analyse des caractéristiques de l'incident, de l'enfant, des parents/tuteurs·trices et de l'environnement socio-familial), la CPCJ en charge de la protection informe les parents et l’enfant/jeune pour obtenir leur consentement informé et formel (écrit), afin de commencer ou de poursuivre l'évaluation. La manière dont les familles et les enfants sont informé·e·s pour pouvoir décider de donner ou non leur consentement est la première étape de la relation d'aide collaborative dont dépendra toute intervention ultérieure (Ruxa, 2013). Le processus décisionnel correspond à un processus critique d'interventions de protection de l'enfance (Child Welfare Information Gateway, 2003 ; State Government Victoria, 2006 ; Houston, 2015 ; Capacity Building Center for States, 2017). La capacité de collecter des informations de qualité et l'acte délibératif collégial, démocratique et argumenté fondé sur l'éthique du discours qui permet d’atteindre un plus grand consensus et une meilleure qualité de l’analyse (Habermas, 1992 ; Palmero, 2015 ; Ruxa, 2017 ; Dahler-Larsen, 2019) sont la base qui permet au collectif de prendre des décisions mieux informées et argumentées. Les indicateurs de qualité dans les évaluations en protection de l'enfance (appelé GPS : système de positionnement global) qui permettront ensuite de prononcer les prestations et mesures les mieux appropriées, sont regroupés et présentés dans la littérature scientifique de manière relativement consensuelle. Les indicateurs sont, entre autres, répartis entre des analyses des risques, des besoins, des compétences parentales, des facteurs familiaux et écologiques, du potentiel changement familial (Department of Health, Department for Education and Employment and the Home Office, 2000 ; Department of Health, 2000a, 2000b ; CNPCJR et al., 2011 ; Calder et al., 2012 ; Ministry of Children and Youth Service-Ontario, 2016b). Cependant, nous pouvons noter deux limites, jusqu’à maintenant peu référencées. Aujourd’hui, deux domaines sont encore à étudier : les facteurs qui peuvent influencer négativement la qualité des évaluations ; les limites d’une plus grande standardisation visant à améliorer la qualité de l’évaluation qui n'élimine pas pour autant l'espace de discrétion des professionnel·le·s (Banks, 2004) en vue du processus décisionnel final.
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 | 0.076 | 0.155 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".