Les échappés du système de protection de l’enfance: analyse des mesures adoptées dans les cas emblématiques d’enfants victimes de maltraitances
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche a pour objet l’analyse des mesures adoptées à la suite d’un cas emblématique de décès d’un enfant par maltraitances, suivi d’un système de protection en France, en Californie et au Québec. En effet, lorsqu’une situation tragique, comme le décès d’un enfant, secoue une société, le système de protection est immédiatement remis en question. Ce qui distingue ces cas des autres est que le décès de ces enfants a provoqué une telle indignation que la réforme du système de protection est devenue une nécessité impérative. En analysant ces trois cas, nous souhaitons, dans un premier temps, nous pencher sur la question de la responsabilité, afin de découvrir si des personnes autres que les auteurs directs peuvent vraisemblablement être tenues responsables de la mort d’un enfant qui a subi des maltraitances. Ensuite, nous cherchons à déterminer quelles sont les pistes de solutions ressortant des enquêtes qui sont ouvertes pour regagner la confiance du public. Par l’étude de cas d’enfants qui ont échappé aux mailles du système de protection, nous souhaitons pouvoir apporter une nouvelle réflexion sur la manière dont ces situations sont réglées dans le but d’améliorer la protection des enfants.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".