Échelle des rôles paternels (ERP) : liens avec des facteurs de vulnérabilité chez les pères québécois
Bibliographic record
Abstract
Cadre de la recherche : Au cours des dernières décennies, le rôle paternel a connu des changements majeurs. Les pères sont plus impliqués dans l’éducation et les soins de leurs enfants. Il importe d’identifier comment les rôles paternels influencent les comportements des pères dans leur quotidien. Cependant, il n’existe actuellement pas d’outil pour mesurer ces rôles dans un contexte québécois. La recherche récente (Lacharité, 2020) suggère également que la perception que les pères ont de leur rôle peut être en lien avec le manque de gratification du rôle de père, le sentiment de compétence parentale et le stress parental, connus comme des facteurs de vulnérabilité, inhérents au fait d’être père. Objectifs : La présente étude a comme objectif principal de développer un instrument mesurant la perception des pères de leur rôle parental. Cette recherche vise également à examiner les liens entre les rôles paternels et les facteurs de vulnérabilité ordinaire.Méthodologie : L’Échelle des rôles paternels (ERP) a été développée à partir d’une étude qualitative préliminaire explorant la perception du rôle paternel chez des pères d’enfant d’âge scolaire (Caty, 2020). Pour ce faire, 462 pères québécois ayant au moins un enfant âgé de 0 à 12 ans ont répondu à un questionnaire en ligne.Résultats : Une analyse factorielle exploratoire révèle quatre rôles paternels : le rôle de transmission, de discipline, d’engagement et de stimulation. Des analyses de corrélations de Pearson soulèvent des liens significatifs entre les rôles paternels et les facteurs de vulnérabilité.Conclusions : Construit à partir de la subjectivité du discours des pères, l’ERP est un instrument de mesure fidèle. Contribution : Cette étude contribue à la compréhension de la pluralité des rôles perçus par les pères et des liens entre ces rôles et les facteurs de vulnérabilité pouvant influencer leur expérience.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".