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Record W7029771530

L’intervention auprès de femmes victimes de violence conjugale, en maison d’hébergement, lorsque la protection de la jeunesse est dans leur vie, des pratiques de collaborations positives

2023· other· fr· W7029771530 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicTransport and Logistics Innovations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlPerspective (graphical)Context (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La protection de la jeunesse (PJ) et les maisons d’hébergement pour femmes victimes de violence conjugale (MHFVV ) ont parfois à travailler ensemble, à collaborer. En effet, lorsqu’un enfant est exposé à la violence conjugale, il doit être suivi par la PJ. Si l’enfant se retrouve en MHFVV avec sa mère, les deux organisations auront à échanger et à collaborer, pour le bien de l’enfant. Cette collaboration n’est toutefois pas toujours facile. Plusieurs auteurs ont fait état des difficultés liées à cette collaboration ainsi qu’aux impacts de celles-ci sur les victimes. Ce mémoire a pour but, selon la perspective d’intervenantes en MHFVV, de décrire les conditions favorisant la collaboration entre la PJ et les MHFVV, afin de proposer des pistes d’interventions gagnantes et qui rejoignent les valeurs féministes promues par les MHFVV du Québec. L’étude vise donc à décrire des situations de collaboration positive avec la PJ, à décrire les interventions priorisées, en MHFVV, permettant de dépasser les controverses en situation de collaboration avec la PJ, ainsi qu’à comprendre comment ces situations influent sur leur travail en MHFVV auprès des mères et de leurs enfants. Une analyse qualitative d’entretiens réalisés auprès d’intervenantes en MHFVV a été produite. Cette analyse a permis de déterminer que les prérequis pour une collaboration positive entre ces deux organisations sont une communication fluide, la connaissance de l’autre organisation, la compréhension commune de la problématique, ainsi qu’une relation égalitaire entre tous les acteurs concernés. L’analyse a aussi permis de proposer des pistes de recommandations pour la pratique en MHFVV lors de situations de collaboration avec la PJ.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.741
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.216 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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