Engagement paternel et vie militaire
Bibliographic record
Abstract
De récentes études s’intéressant aux pères militaires démontrent que leur paternité peut être une réalité empreinte de défis. Le présent mémoire s’intéresse à leur résilience face à cette réalité en répondant à la question suivante : « Quelles stratégies perçues comme efficaces sont mises en place par les pères militaires afin de maintenir leur engagement paternel autour d’une période d’absence prolongée ? » Afin d’y répondre, il fut nécessaire de considérer préalablement deux sous-questions : « Que représente l’engagement paternel pour les pères militaires? » ainsi que « Quels sont les défis rencontrés par les pères militaires dans un objectif de maintien de leur engagement paternel ? ». Des entrevues individuelles semi-dirigées auprès de dix pères militaires canadiens ayant vécu une absence prolongée (cours, déploiement, exercice) eurent lieu. Les résultats démontrent que les participants utilisent notamment des stratégies transversales, par exemple en passant le plus de temps possible avec leurs enfants lorsqu’ils sont présents, ou bien en priorisant leur famille par rapport à leur carrière. Ils utilisent également des stratégies ponctuelles avant, pendant ou après une absence prolongée afin de minimiser l’impact des défis rencontrés à ces moments précis. À l’aide de la conceptualisation de l’engagement paternel du groupe de recherche ProsPère, il est possible de cibler les dimensions de l’engagement dans lesquelles les participants s’impliquent davantage, soit : un père en interaction, un père pourvoyeur ainsi qu’un père qui prend soin (Dubeau, Devault et Paquette, 2009). La discussion des résultats de cette étude qualitative permet d’affirmer que les participants font davantage d’efforts afin de demeurer engagés dans les dimensions où ils sont naturellement désavantagés en raison de la fréquence de leurs absences. Des pistes de réflexion quant à l’intervention ainsi qu’à la recherche sont finalement présentées.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".