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Record W7114821982

Les proches des personnes détenues : Analyse de leurs besoins en ressources et services du point de vue du travail social

2024· article· fr· W7114821982 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCriminal Justice and Corrections Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEconomic shortageSocial assistanceLatin Americans
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les proches de détenus expérimentent diverses difficultés liées à l’incarcération sur le plan de la stigmatisation, des relations interpersonnelles, des finances et de la santé physique et mentale. De ces difficultés découlent des besoins en soutien. Il n’existe toutefois qu’un nombre très limité de ressources d’aide et de services leur étant destinés qui peuvent y répondre, ce qui fait que ces besoins persistent. Leurs différents besoins sont donc documentés dans cet article, et ce sous l’angle d’une posture épistémologique critique avec pour ancrage théorique les théories sur l’exclusion sociale. Quinze proches d’hommes qui sont incarcérés au Québec, soit dans un pénitencier ou une prison, ont été interrogés lors d’entrevues semi-dirigées sur leur vécu et leurs besoins. Ces derniers portent sur l’existence et l’accès à des ressources, sur l’obtention d’information ciblée, exacte et uniforme, sur les services de soutien individuel et de groupe ainsi que sur la création de programmes d’aide financière. Les entrevues ont permis de mettre en évidence des pistes de solution pour améliorer le vécu des proches. L’une d’entre elles est la présence d’un.e professionnel.le qui exercerait le travail de personne-ressource en allant au-devant des proches pour leur donner de l’information et qui les orienterait vers des ressources ou des services selon leur situation particulière.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.302
Threshold uncertainty score0.600

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0100.007
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.219 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Citations0
Published2024
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