Notice bibliographique
Résumé
Il est largement reconnu que l’exercice d’une activité professionnelle est un des facteurs contribuant le plus efficacement au rétablissement des personnes vivant avec des troubles mentaux sévères. En nous fondant sur une synthèse de la littérature pertinente dans ce domaine, nous nous attachons dans cet article à montrer que le lien étroit entre travail et rétablissement mérite d’être envisagé non seulement en partant du travail pour souligner ses apports au processus de rétablissement, mais également en partant d’une conception approfondie du rétablissement et de ce qu’il implique, pour contextualiser dans ce cadre les pratiques de soutien à l’emploi. Il est intéressant de remarquer la convergence entre les principes des pratiques axées sur le rétablissement et ceux qui orientent les pratiques de référence en matière de soutien à l’emploi. La spécification d’un changement de posture individuelle dans l’accompagnement pour promouvoir le rétablissement importe pour faire évoluer les pratiques d’accompagnement « vers » puis « dans » l’emploi. Nombre de travaux se sont attachés à identifier les façons par lesquelles le travail contribue au processus de rétablissement. Ces bénéfices du travail s’avèrent nombreux et de natures diverses. Ils ont fait l’objet d’études de synthèse qui identifient les principales dimensions en fonction desquelles nous présentons ces facteurs contribuant au rétablissement.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».