L'écologisation du travail social : quelles perspectives de transformation pour les praticiennes du secteur public québécois ?
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire examine comment les enjeux d'injustices socioécologiques sont intégrés dans la pratique du travail social au sein du réseau québécois de santé et services sociaux (RSSS). Dans un contexte de crise écologique où les impacts des changements climatiques exacerbent les inégalités sociales, cette recherche vise à analyser la manière dont les IS sont perçus et pris en compte par les praticiennes du travail social. En s’appuyant la perspective du travail social anti-oppressif (TSAOP) et sur des concepts issus de la psychosociologie du travail, cette étude adopte une approche qualitative par groupes de discussion, permettant de recueillir des regards variés sur les opportunités et les obstacles que les praticiennes rencontrent dans le RSSS face à la transformation, voire l'écologisation, des pratiques du travail social. L’analyse révèle que, bien que les praticiennes perçoivent les liens entre les situations d'IS et le travail social, elles se heurtent à des obstacles importants, notamment en raison des contraintes organisationnelles imposées notamment par la Nouvelle Gestion Publique (NGP) dans le RSSS. Ces obstacles limitent leur marge de manœuvre et contribuent à une déconnexion entre leurs valeurs écosociales et les pratiques imposées par leur organisation. Ce mémoire propose donc une réflexion critique à visée transformative sur les possibilités et les défis de la pratique du travail social face aux IS, et souligne l'importance de créer des espaces de dialogue et de délibération au sein du collectif de métier pour soutenir une transition écologique et sociale en adéquation avec les valeurs de justice et d’égalité qui fondent la discipline.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".