[The Citizen Accompaniment Project for Community Integration for people with traumatic brain injury: a step towards resilience?].
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: most people with a traumatic brain injury (TBI) live with physical, sensory, or psychological sequelae that affect their day-to-day functioning and prevent them from performing their regular activities. CONTEXT: a Citizen Accompaniment for Community Integration project (APIC) was implemented for people with TBI to fulfill the lack of access to resources and gives them support to redefine their life projects. OBJECTIVES: this study's aim is to evaluate the APIC's impacts on the participants' wellbeing and their ability to participate in recreational and day-to-day living activities. METHODS: it uses a mixed research design of multiple case studies supported by a participative and collaborative research approach. Qualitative and quantitative datas were collected from 9 participants with TBI in 2 stages, at the beginning of the APIC after 6 months and at the end, after 12 months, using semi-structured interviews. RESULTS: this study shows the APIC's positive impacts in the development of the participant's autonomy and satisfaction with their social participation. DISCUSSION AND CONCLUSION: it tends to reveal that the APIC is a safe space for experimentation, founded on a reciprocal relationship between accompanied and accompanier, and promoting the commitment to the resilience process.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».