« On veut s’en sortir tout seul » : le non-recours aux services chez les hommes en situation d’itinérance
Bibliographic record
Abstract
Cet article documente l’expérience du non-recours aux services chez les hommes en situation d’itinérance en tenant compte de l’influence des rapports de genre. À partir d’une démarche qualitative, cette étude combine des groupes de discussion menés auprès de personnes intervenantes et des entretiens individuels réalisés auprès d’hommes en situation d’itinérance. Inspirée par les concepts théoriques du non-recours et de la masculinité hégémonique, l’analyse révèle quatre angles d’explication du non-recours chez les hommes en situation d’itinérance : 1) l’inexistence des services vient amplifier le processus de désaffiliation institutionnelle des hommes ; 2) le manque de connaissance des services oblige les hommes à se débrouiller par eux-mêmes ; 3) l’inadaptation des services aux réalités des hommes engendre des expériences d’exclusion sociale ; 4) le refus d’utiliser des services s’explique par une volonté chez les hommes d’assurer leur protection. Nuançant l’idée que ce groupe tend à ne pas demander de l’aide, cette étude illustre que le non-recours aux services chez ces hommes s’inscrit dans des mécanismes institutionnels et interpersonnels structurés autour des normes hégémoniques de la masculinité.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".