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Record W7035900239

Adoption et mise en œuvre d'un programme éprouvé de soutien à la parentalité par des intervenants sociaux et éducatifs

2019· other· fr· W7035900239 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicInnovations and Analysis in Business and Education
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPublicsSociological researchSeparate spheres
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La thèse a pour but d’évaluer le positionnement initial d’intervenants sociaux et éducatifs vis-à-vis de l’adoption d’un programme à données probantes (PDP) multi-niveaux/multi-modalités et d’examiner les associations entre ce positionnement et l’utilisation du programme pendant les deux premières années de mise en oeuvre. Pour ce faire, la thèse examine le processus d’implantation du PDP de soutien aux habiletés parentales Triple P – Positive Parenting Program (Sanders, Cann, & Markie-Dadds, 2003) dans deux localités québécoises. Dans le premier volet de la thèse, des profils d’intervenants sont identifiés sur la base de divers aspects de positionnement initial : attitudes vis-à-vis des PDP, sentiment de compétence à intervenir auprès de parents qui présentent des difficultés avec leur enfant, perception de leurs besoins de formation liée au travail auprès de parents, perception de l’adéquation de l’espace physique de leur organisation pour soutenir la mise en oeuvre de Triple P et perception des barrières et des facilitateurs à la mise en oeuvre de Triple P (liés aux caractéristiques de l’organisation, du personnel et du chef d’équipe). Des analyses de profils latents font émerger deux profils d’intervenants se distinguant principalement par le niveau d’optimisme ou de scepticisme vis-à-vis de l’implantation de Triple P. L’analyse des profils met en lumière l’importance de caractéristiques individuelles et contextuelles en ce qui a trait à l’adoption des PDP. Les associations entre les deux profils et trois mesures rétrospectives auto-rapportées d’utilisation du programme (a utilisé, ou non, Triple P au moins une fois pendant les deux premières années de mise en oeuvre) et de quantité d’utilisation (nombre de familles rejointes pendant les deux premières années de mise en oeuvre et nombre de séances réalisées depuis les 6 derniers mois) sont examinées. Les intervenants sceptiques rapportent avoir utilisé le programme autant que les intervenants optimistes, suggérant que les organisations désireuses d’implanter un PDP ne devraient pas être réticentes à sélectionner des intervenants initialement plus sceptiques pour suivre les formations et offrir le programme. Dans le deuxième volet de la thèse, les indicateurs de positionnement initial et des variables sociodémographiques associées sont utilisés afin de prédire l’utilisation et la quantité d’utilisation du PDP par les intervenants formés. La quantité d’utilisation est mesurée à l’aide de trois indicateurs prospectifs auto-rapportés (nombre de parents rejoints, nombre d’activités réalisées et durée totale des interventions Triple P réalisées pendant les deux premières années de mise en oeuvre). Une analyse factorielle exploratoire confirme l’adéquation d’intégrer ces trois mesures en un indice multidimensionnel d’utilisation du PDP. Des analyses de régression permettent de conclure à l’importance de caractéristiques individuelles et contextuelles lors de la mise en oeuvre des PDP. La thèse permet de conclure que, lors de l’implantation d’un PDP, il ne s’agit pas de sélectionner des intervenants expérimentés ou optimistes ou ayant des attitudes positives vis-à-vis du PDP, mais plutôt d’offrir aux intervenants formés le soutien nécessaire afin de réduire le plus possible les barrières organisationnelles à l’implantation du PDP. Elle souligne l’importance d’intégrer plusieurs mesures d’utilisation du programme lors de l’évaluation de la mise en oeuvre.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.788
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.253 · 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 designNot applicable
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
Published2019
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