Les facteurs associés aux attitudes de personnes étudiantes en enseignement primaire au Québec envers le signalement aux services de la protection de la jeunesse des élèves victimes d’agression sexuelle
Bibliographic record
Abstract
Avec l’implantation du nouveau programme d’éducation à la sexualité au primaire, les personnes enseignantes sont devenues des actrices essentielles pour le dépistage de l’agression sexuelle et pour le signalement des élèves qui en subissent. En revanche, malgré l’obligation légale de signaler ces situations, ce ne sont pas toutes les personnes enseignantes au primaire qui le font. Les études antérieures conduites auprès des personnes enseignantes identifient différents facteurs qui influencent cette décision : les caractéristiques du cas, les caractéristiques de la personne enseignante et les attitudes envers le signalement. Peu d’études se sont intéressées spécifiquement aux futures personnes enseignantes en enseignement primaire quant aux divers facteurs personnels potentiellement associés aux attitudes envers le signalement des enfants victimes d’agression sexuelle. Ce mémoire permet ainsi de corriger, à l’aide du devis descriptif corrélationnel, certaines lacunes des précédentes études sur le même sujet, notamment en utilisant un échantillon composé de futures personnes enseignantes au primaire, en testant, en plus de la formation spécifique reçue ou non, plusieurs facteurs personnels potentiellement associés aux attitudes envers le signalement des enfants victimes d’agression sexuelle, et ce, en utilisant une mesure des attitudes élaborée par Walsh et ses collègues (2010). En plus de l’âge qui est corrélé positivement, les résultats de ce mémoire montrent que certains facteurs relevant des expériences de vie comme le fait d’avoir des enfants et le fait d’avoir déjà soupçonné une situation d’agression sexuelle sont associés à de meilleures attitudes envers le signalement. Considérant que peu de personnes étudiantes sont susceptibles de présenter ces caractéristiques, plus de formation sur le sujet de l’agression sexuelle dans les programmes de formation des futures personnes enseignantes est recommandée pour permettre aux personnes étudiantes en enseignement primaire d’acquérir les connaissances essentielles nécessaires au dépistage et au signalement des élèves victimes d’agression sexuelle.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".