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Enregistrement W2734098451 · doi:10.7202/1040258ar

Potentiels et enjeux de l’intervention par texto : l’expérience de Tel-jeunes au Québec

2017· article· fr· W2734098451 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Thoër, Kathia Noiseux, Fabienne Siche, Caroline Palardy, Claire Vanier, Caroline Vrignaud

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2013, Tel-jeunes s’est doté d’un nouveau mode d’intervention brève par texto pour rejoindre les jeunes âgés de 12 à 17 ans. Ce type d’intervention psychosociale assuré par un intervenant professionnel constituait une première au Québec. Tel-jeunes a engagé une recherche visant à : 1) cerner les motivations et les types de problématiques qui amènent les jeunes à utiliser le service ; 2) documenter les spécificités de l’intervention brève par texto ; 3) identifier les avantages et les difficultés rencontrées par les intervenants. Nous avons opté pour une stratégie méthodologique mixte mobilisant 3 modes de collecte des données soit 4 groupes focus avec des jeunes âgés de 15 à 17 ans, 2 groupes focus avec 11 intervenants et une analyse de contenu d’un corpus de 13 236 textos. Nos résultats montrent que le service texto répond à un besoin de communication des jeunes et qu’il permet de rejoindre une nouvelle clientèle. Trois thématiques dominent dans les demandes qui émanent très largement des filles, soit les relations amoureuses, la santé psychologique et la sexualité. Les jeunes attribuent de nombreux avantages au service texto, entre autres, l’anonymat, la possibilité de texter en tout temps et le caractère réflexif de l’écrit. Les intervenants jugent ce mode d’intervention efficace et satisfaisant pour répondre aux demandes d’information des jeunes, mais rapportent des difficultés lors d’interventions sur des problématiques plus complexes. Celles-ci renvoient aussi au mode de communication par texto, aux limites de la plateforme web et à l’organisation du travail. Plusieurs ajustements ont permis d’améliorer l’expérience d’intervention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,008
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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