Stratégies d'adaptation déployées par les enfants endeuillé-e-s d'un parent
Bibliographic record
Abstract
Au Québec et partout dans le monde, plusieurs familles sont confrontées au décès d'un être cher au courant de leur vie. Les chercheurs s'entendent sur le fait que le décès d'un parent à l'enfance représente le plus grand stresseur qu'un individu puisse vivre. Pourtant, peu d'écrits se penchent sur le processus d'adaptation de ces enfants. Cette recherche, de type qualitatif et exploratoire, s'intéresse à l'adaptation au deuil à l'enfance. En donnant la parole à six intervenantes œuvrant à l'organisme Deuil-Jeunesse et six enfants endeuillés d'un parent, ce présent mémoire cherche à répondre à la question suivante : Quelles sont les stratégies d'adaptation déployées par les enfants face au deuil d'un parent ? Le cadre conceptuel retenu comprend l'approche bioécologique de Bronfenbrenner (1979), ainsi que la théorie transactionnelle du stress de Lazarus et Folkman (1984). L'analyse du discours des participants permet de mettre en lumière que l'adaptation au deuil à l'enfance est à la fois influencée par les facteurs personnels de l'enfant, le soutien de son environnement et les stratégies d'adaptation qu'il développe. La recherche met également en évidence le processus évolutif et singulier que représente l'adaptation au deuil. Par ailleurs, les propos des participants viennent appuyer l'importance de dire la vérité en lien avec la mort et éviter de mettre l'enfant à l'écart. Plus spécifiquement appliqué à la recherche centrée sur l'enfant, le présent mémoire soutient la pertinence d'impliquer les enfants face aux sujets qui les concernent dans le monde de la recherche. Ce mémoire démontre qu'un travail de sensibilisation et d'enseignement demeure nécessaire afin d'outiller les adultes face à la problématique et, par la même occasion, mieux soutenir les enfants endeuillés d'un parent.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".