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Record W7115072468 · doi:10.71781/32671

Influence des conditions d'hébergement sur le bien-être des mineurs non-accompagnés de Montréal : une étude de cas exploratoire

2025· dissertation· fr· W7115072468 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationRural populationLimiting

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’augmentation des flux migratoires à l’échelle internationale préoccupent plusieurs décideurs, puisqu’une proportion considérable des migrants sont des enfants âgés de moins de 18 ans. Le Québec accueille une proportion importante des personnes en demande d’asile du Canada et parmi eux, se trouvent un groupe particulièrement vulnérable et sous-étudié : les mineurs non-accompagnés (MNA). À ce jour, des études sur le sujet démontrent la précarité de la santé mentale des MNA, ainsi que leurs besoins multiples et complexes. À cet effet, explorer l’impact de différents facteurs sur leur bien-être permet d’évaluer plusieurs besoins en même temps. Dans cette étude de cas participative, l’impact des conditions d’hébergement sur le bien-être des MNA est exploré. Il s’agit d’un sujet très peu étudié au Canada, bien qu’en Europe, des études démontrent qu'il s’agit d’un facteur influant du bien-être de ces derniers et donc pertinent à étudier pour assurer leur bien-être au Québec. Les conditions d’hébergement des MNA ont été explorée à l’aide d’entrevues semi-dirigées réalisées auprès de MNA et d’intervenants et analysées selon une approche thématique hybride déductive-inductive. Les résultats indiquent que la présence d’un adulte significatif, le maintien des fratries et une sensibilisation accrue auprès des familles d’accueil favorisent le bien-être des MNA. Les recherches futures devraient focaliser sur les besoins de cette population lors du passage à l’âge adulte.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.144

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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 head0.046
GPT teacher head0.363
Teacher spread0.317 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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