L’intégration des services sur une base locale : acquis et limites
Notice bibliographique
Résumé
Cet article rend compte d'une expérience locale d'intégration des services auprès d'une clientèle souffrant de troubles mentaux. L'expérience s'est déroulée dans une région rurale entre 1998 et 2001 et a été financée par le Fonds pour l'adaptation des services de santé (FASS). Les auteurs décrivent le contexte particulier de l'expérimentation, le modèle d'intervention qui, fait particulier, comprend une intégration des services de santé au niveau populationnel ainsi que des interventions spécifiques pour la clientèle de la santé mentale. Les auteurs procèdent ensuite à l'évaluation de cette expérimentation et plus particulièrement son implantation en s'appuyant sur le concept de partenariat. Les relations dyadiques entre les acteurs institutionnels, non institutionnels et les personnes utilisatrices sont ainsi examinées. Après avoir mis en évidence les avantages d'une telle expérimentation locale, ils discutent des limites et des enjeux particuliers de ce projet dans le contexte de la santé mentale.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».