Obstacles à l’insertion socioprofessionnelle de personnes ayant des problèmes graves de santé mentale : données empiriques et repères théoriques
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs décrivent les obstacles à l'insertion socioprofessionnelle des personnes atteintes de troubles mentaux graves selon les perspectives de divers acteurs. Des groupes thématiques (22) ont été formés dans la plupart des régions du Québec et ont réuni 87 personnes utilisatrices de services participant à une démarche d'insertion socioprofessionnelle, 47 non participants et 51 employeurs. Quatre-vingt responsables de programmes de réadaptation au travail ont répondu à un questionnaire structuré. Les obstacles identifiés par ces groupes de répondants sont comparés à ceux décrits dans d'autres études. Il s'avère que les résultats sont semblables : l'obstacle le plus saillant est relatif aux préjugés à l'endroit de la maladie mentale et des personnes qui souffrent de problèmes de santé mentale, quel que soit l'acteur interrogé. Ces obstacles sont revus en fonction des théories du sentiment d'efficacité (Bandura, 1977, 1997), de l'attribution causale (Weiner, 1986) et du comportement planifié (Ajzen, 1991, 1996). Cette analyse des obstacles à l'insertion socioprofessionnelle faite à la lumière de ces trois théories permet de proposer des points d'appui à de nouveaux outils et stratégies d'insertion.
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 | 0,036 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».