Bibliographic record
Abstract
Le but de cette thèse ètait de dresser un portrait des expériences traumatisantes d'enfants victimes d'agression sexuelle (AS) par le biais d'un échantillon de jeunes québécois vivant au sein des services résidentiels de la protection de l'enfance, en utilisant trois sources d'information : le jeune, leurs intervenants et les rapports (données) des services de protection de l'enfance (SPE). Un échantillon de 53 jeunes, âgés de 14 à 17 ans et recrutés dans six unités de soins résidentiels, ont accepté de participer à l'étude. Les jeunes ont rempli le Childhood Trauma Questionnaire et les intervenants le Child Welfare Trauma Referral Tool. Le motif de l'intervention des SPE a été obtenu à partir de la base de données administrative de l'agence. L'analyse des données a révélé des taux élevés d'AS dans la vie de ces jeunes, plus particulièrement parmi les filles. Les résultats démontrent une concordance élevée entre les auto-évaluations des jeunes et les évaluations des intervenants, alors qu'une faible concordance a été trouvée entre les auto-évaluations des jeunes et le motif liè aux services. Lorsque le motif de l'intervention des SPE était pour un AS, une concordance parfaite a été trouvée dans deux des trois cas. Une analyse plus poussée a révélé que tous les cas d'AS se sont déroulés simultanément avec au moins une autre forme de mauvais traitement ; en fait, les trois-quarts ont subi une AS avec toutes les autres formes de mauvais traitements combinés. L'étude souligne le nombre important de victimes d'AS qui ne sont pas officiellement connues des autorités, ainsi que le nombre élevée des AS avec d'autres formes de mauvais traitements. Cela souligne l'importance du dépistage des AS, principalement à partir des auto-évaluations des jeunes, au sein de cette population vulnérable afin de mettre en place des interventions appropriées et des politiques adaptées à leurs besoins.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".