Les intervenant·e·s qui accompagnent les jeunes trans, non binaires et neurodivergent·e·s : un regard éthique sur les enjeux et les impacts sur la pratique
Bibliographic record
Abstract
Au sein des secteurs de la santé et des services sociaux au Québec, les professionnel·le·s font face à des défis croissants en travaillant avec des clientèles diversifiées, notamment celles liées à la diversité de genre et à la neurodiversité. La corrélation entre l'autisme et la diversité de genre accroît la présence de jeunes appartenant à ces deux catégories, suscitant ainsi des réflexions éthiques quant aux situations rencontrées. Cette étude exploratoire adopte une approche qualitative basée sur l'analyse thématique visant d’une part à, documenter les enjeux auxquels sont confrontés les intervenant·e·s qui accompagnent ces jeunes et d’autre part, les impacts sur la pratique. Les principaux enjeux identifiés concernent le manque de connaissances sur l'autisme et la transidentité, l’intervention auprès de la famille, les difficultés d'accès aux services, et l'équilibre délicat entre la protection du jeune et la préservation de son autonomie. Afin de distinguer les enjeux appartenant aux problèmes et aux dilemmes éthiques, un cadre conceptuel inspiré des concepts de l’éthique humaniste et de la typologie de Banks (2005) est mis à profit. Dans la foulée des questionnements sur l’intervention auprès des jeunes TNB et neurodivergent·e·s, cette recherche permet de donner une voix aux intervenant·e·s concernés, leur permettant de parler des situations à dimension éthique à laquelle iels font face.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".