Évaluation d'implantation et des effets du programme Mobilisation Jeunesse en milieu rural
Bibliographic record
Abstract
La qualité de vie dépend d'un ensemble de facteurs. Pour les jeunes, une des composantes importantes de la qualité de vie est l'accès à des activités de loisirs adaptées à leurs besoins et aspirations. Cependant, pour les jeunes vivant en milieu rural, il est fréquent que l'accessibilité à ces ressources soit plus difficile.\nLe projet Mobilisafion Jeunesse, financé par le programme Initiative d'innovations en santé pour les régions rurales et éloignées de Santé Canada, a pour objectif d'améliorer la qualité de vie des jeunes de 12 à 18 ans en brisant leur isolement et en augmentant le nombre de ressources jeunesse dans les\nterritoires ruraux où le projet intervient. Dans le cadre du projet, trois (3) intervenantes, appelées mobilisatrices, étaient engagées pour sillonner les 18 communautés rurales de la MRC Abitibi, situées dans la portion nord-est de la régon administrative de l'Abitibi-Témiscamingue. Leur mandat, dans les milieux ruraux, était d'entrer en contact avec les jeunes du groupe d'âge ciblé, de les regrouper et de\nstimuler une démarche de prise en charge collective devant déboucher sur la création de ressources jeunesse. Dans ce rapport, nous trouverons une description ainsi qu'une évaluation de l'implantation et des effets de ce programme. L'évaluation de l'implantation visait à connaître et comprendre le processus suivi par les gestionnaires et intervenants du projet en fonction des quatre grandes phases de\nl'implantation du programme : le processus de sélection et de formation, la prise de contact avec les jeunes, l'analyse de besoins et la réalisation des activités. Pour ce faire, les jeunes et les mobilisatrices ont été interrogés par le biais d'entrevues semi-dirigées et de focus group à deux reprises soit au début et à la\nfin du projet. De son côté, l'évaluation des effets visait à évaluer la capacité du projet à atteindre ses principaux objectifs. L'évaluation a ainsi cherché à mesurer les effets du programme sur l'isolement des\njeunes, le sentiment d'appartenance et la création de nouvelles ressources pour les jeunes. En ce qui concerne l'objectif du projet de briser l'isolement des jeunes, nous avons observé une amélioration des\nrelations entre les jeunes au niveau temtorial. Par contre, l'impact du projet sur le sentiment d'appartenance a été limité et les ressources jeunesse n'ont pas connu de hausse significative dans les\nvillages retenus dans l'échantillon de cette recherche évaluative. Cela peut s'expliquer entre autres, par la difficulté du projet à assurer une présence soutenue dans certains villages, la difficulté à recruter des\nadultes responsables pour soutenir la démarche des jeunes dans les villages et le manque de temps. Par contre, il ressort également que le projet a réussi à jouer le rôle de catalyseur dans plusieurs milieux\nauparavant très peu ouverts et préoccupés par la situation de leurs jeunes. Dans plusieurs de ces villages, la dynamique et l'activité générées par le projet ont fait en sortes que dorénavant, les jeunes sont\nconsidérés comme un groupe de citoyens comme les autres dont les besoins doivent être écoutés et répondus au même titre que ceux des autres catégories de citoyens que l'on retrouve dans les milieux ruraux.
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 | 0.020 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".