Un accompagnement citoyen personnalisé en soutien à l'intégration communautaire des personnes ayant subi un traumatisme craniocérébral : vers la résilience ?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : les personnes ayant un traumatisme craniocérébral (TCC) demeurent généralement avec des séquelles physiques, sensorielles ou psychologiques qui perturbent leur capacité à réaliser leurs activités quotidiennes. Contexte : un projet d’accompagnement-citoyen personnalisé d’intégration communautaire (APIC) a été implanté pour pallier au manque de ressources et soutenir ces personnes dans la redéfinition de leurs projets de vie. Objectifs : cette étude vise à évaluer les effets de l’APIC sur le mieux-être et sur les capacités de personnes ayant un TCC à réaliser leurs activités de la vie quotidienne et de loisirs. Méthode : un devis mixte d’étude de cas multiples, utilisant une approche de recherche participative et collaborative a été privilégié. Des données qualitatives et quantitatives ont été recueillies lors d’entrevues semi-structurées auprès de neuf personnes ayant un TCC, à 6 mois et 12 mois du début de l’accompagnement. Résultats : l’étude démontre les retombées positives de l’APIC sur le développement de l’autonomie des participants et sur leur satisfaction quant à leur participation sociale. Discussion et conclusion : elle indique que l’accompagnement APIC est un espace sécurisant fondé sur la réciprocité entre l’accompagné/accompagnateur, mettant en action les capacités de résilience de la personne.
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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».