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Record W7104447752 · doi:10.71781/24952

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

2023· dissertation· fr· W7104447752 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDisability Rights and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Qualitative analysisHuman Dimension

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.432
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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